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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.

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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: Kartografie um Katastrophen zu bekämpfen und Wirtschaften aufzubauen

Filmed:
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Bis 2005 waren nur 15 Prozent der Erde kartografiert. Das verlangsamt die Durchführung von Krisenhilfe nach einer Katastrophe - und versteckt das wirtschaftliche Potential von ungenutztem Land und unbekannten Strassen. In dieser kurzen Rede stellt Google's Lalitesh Katragadda "Map Maker" vor, ein Gruppen-Kartografierungswerkzeug, das Menschen überall auf der Erde benutzen, um ihre Welt zu kartografieren.
- 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

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00:16
In 2008, CycloneZyklon NargisNargis devastatedverwüstet MyanmarMyanmar.
0
1000
5000
2008 verwüstete der Zyklon Nargis Myanmar.
00:21
MillionsMillionen of people were in severeschwer need of help.
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6000
4000
Millionen von Menschen brauchten dringend Hilfe.
00:25
The U.N. wanted to rusheilen people and suppliesLieferungen to the areaBereich.
2
10000
4000
Die U.N. wollte Menschen und Hilfsmittel in die Region bringen.
00:29
But there were no mapsKarten, no mapsKarten of roadsStraßen,
3
14000
3000
Aber es gab keine Karten, keine Karten von Strassen,
00:32
no mapsKarten showingzeigt hospitalsKrankenhäuser, no way for help to reacherreichen the cycloneZyklon victimsdie Opfer.
4
17000
5000
keine Karten mit Krankenhäusern, keine Möglichkeit für Helfende, die Zyklonopfer zu erreichen.
00:37
When we look at a mapKarte of LosLos AngelesAngeles or LondonLondon,
5
22000
3000
Wenn wir uns eine Karte von Los Angeles oder London ansehen,
00:40
it is hardhart to believe
6
25000
3000
fällt es schwer zu glauben,
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that as of 2005, only 15 percentProzent of the worldWelt
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28000
3000
dass bis 2005 nur 15 Prozent der Welt
00:46
was mappedzugeordnet to a geo-codableGeo-codierbaren levelEbene of detailDetail.
8
31000
3000
bis zu einem geo-codierbaren Detailgrad kartografiert war.
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The U.N. ranlief headfirstkopfüber into a problemProblem
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34000
3000
Die U.N. sah sich urplötzlich mit einem Problem konfrontiert,
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that the majorityMehrheit of the world'sWelt populousbevölkerungsreichen facesGesichter:
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37000
2000
dem auch die Mehrheit der Weltbevölkerung gegenübersteht:
00:54
not havingmit detailedAusführliche mapsKarten.
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39000
2000
keine detaillierten Karten zu haben.
00:56
But help was comingKommen.
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41000
2000
Aber Hilfe war bereits auf dem Weg.
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At GoogleGoogle, 40 volunteersFreiwillige
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43000
2000
Bei Google nutzten 40 Freiwillige
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used a newneu softwareSoftware
14
45000
3000
eine neue Software,
01:03
to mapKarte 120,000 kilometersKilometer of roadsStraßen,
15
48000
3000
um 120.000 Kilometer Strassen,
01:06
3,000 hospitalsKrankenhäuser, logisticsLogistik and reliefLinderung pointsPunkte.
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51000
3000
3.000 Krankenhäuser, sowie Logistik- und Evakuierungspunkte zu kartografieren.
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And it tookdauerte them fourvier daysTage.
17
54000
2000
Dazu brauchten sie nur vier Tage.
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The newneu softwareSoftware they used? GoogleGoogle MapmakerKartograph.
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56000
3000
Welche neue Software sie benutzten? Google Mapmaker.
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GoogleGoogle MapmakerKartograph is a technologyTechnologie that empowersermächtigt eachjede einzelne of us
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59000
3000
Google Mapmaker ist eine Methode, die es jedem von uns ermöglicht,
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to mapKarte what we know locallyörtlich.
20
62000
3000
all das zu kartografieren, was wir in unserem engeren Umkreis kennen.
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People have used this softwareSoftware
21
65000
2000
Man hat diese Software bisher benutzt,
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to mapKarte everything from roadsStraßen to riversFlüsse,
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67000
2000
um alles Mögliche zu kartografieren, angefangen von Straßen bis hin zu Flüssen,
01:24
from schoolsSchulen to locallokal businessesUnternehmen,
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69000
3000
von Schulen bis zu lokalen Geschäften
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and videoVideo storesShops to the cornerEcke storeGeschäft.
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72000
3000
und von Videogeschäften bis hin zu Tante-Emma-Läden.
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MapsKarten matterAngelegenheit.
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Karten sind wichtig.
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NobelNobel PrizePreis nomineeNominee HernandoHernando DeDe SotoSoto
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Nobelpreiskandidat Hernando De Soto
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recognizedanerkannt that the keySchlüssel to economicWirtschaftlich liftoffLiftoff
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79000
2000
erkannte, dass der Schlüssel zum wirtschaftlichen Aufschwung
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for mostdie meisten developingEntwicklung countriesLänder
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81000
2000
für viele Entwicklungsländer darin besteht,
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is to taptippen the vastriesig amountsBeträge of uncapitalizedunerschlossenem landLand.
29
83000
3000
die gewaltigen Mengen von unerschlossenem Land anzuzapfen.
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For exampleBeispiel, a trillionBillion dollarsDollar
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86000
3000
Zum Beispiel bleiben allein in Indien
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of realecht estateGut remainsbleibt bestehen uncapitalizedunerschlossenem in IndiaIndien aloneallein.
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89000
3000
drei Billionen Dollar an Immobilienwerten ungenutzt.
01:47
In the last yearJahr aloneallein,
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92000
2000
Allein im letzten Jahr
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thousandsTausende of usersBenutzer in 170 countriesLänder
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94000
4000
kartografierten Tausende von Nutzern in 170 Ländern
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have mappedzugeordnet millionsMillionen of piecesStücke of informationInformation,
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98000
3000
Millionen von Informationen
01:56
and createderstellt a mapKarte of a levelEbene of detailDetail never thought viablelebensfähig.
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101000
3000
und schufen eine Karte von einer Genauigkeit, die bis dahin als unvorstellbar galt.
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And this was madegemacht possiblemöglich by
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104000
2000
Dies wurde erst möglich durch die vereinte Kraft
02:01
the powerLeistung of passionateleidenschaftlich usersBenutzer everywhereüberall.
37
106000
4000
von passionierten Nutzern weltweit.
02:05
Let's look at some of the mapsKarten
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110000
3000
Werfen wir einen Blick auf einige derjenigen Karten,
02:08
beingSein createderstellt by usersBenutzer right now.
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113000
3000
die zur Zeit gerade von Usern erstellt werden.
02:11
So, as we speaksprechen, people are mappingKartierung the worldWelt
40
116000
2000
Während wir uns hier gerade unterhalten, kartografieren also Menschen die Welt
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in these 170 countriesLänder.
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118000
2000
in diesen 170 Ländern.
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You can see BridgetBridget in AfricaAfrika who just mappedzugeordnet a roadStraße in SenegalSenegal.
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120000
6000
Sie können Bridget in Afrika sehen, die gerade eine Strasse in Senegal kartografiert hat.
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And, closernäher to home, ChaluaChalua, an N.G. roadStraße in BangaloreBangalore.
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126000
5000
Oder, näher bei uns, Chalua, die eine Schmalspurbahn in Bangalore kartografiert hat .
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This is the resultErgebnis of computationalrechnerisch geometryGeometrie,
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131000
3000
Dies ist das Resultat von numerischer Geometrie,
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gestureGeste recognitionAnerkennung, and machineMaschine learningLernen.
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134000
3000
Gestenerkennung und maschinellem Lernen.
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This is a victorySieg of thousandsTausende of usersBenutzer,
46
137000
2000
Es ist der Sieg von Tausenden von Nutzern
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in hundredsHunderte of citiesStädte,
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139000
2000
in Hunderten von Städten,
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one userBenutzer, one editbearbeiten at a time.
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2000
Nutzer für Nutzer, Bearbeitung für Bearbeitung.
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This is an invitationEinladung to the 70 percentProzent
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143000
4000
Es ist eine Einladung an die 70 Prozent
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of our unmappednicht zugeordnete planetPlanet.
50
147000
2000
unseres Planeten, die noch nicht kartografiert sind.
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WelcomeHerzlich Willkommen to the newneu worldWelt.
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149000
2000
Willkommen in der neuen Welt.
02:46
(ApplauseApplaus)
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3000
(Applaus)
Translated by J. Henning Buchholz
Reviewed by Wolf Ruschke

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