TED@BCG San Francisco
Dan Berkenstock: The world is one big dataset. Now, how to photograph it ...
דן ברקנשטוק: העולם הוא סידרה גדולה של נתונים. עכשיו, בואו נראה איך אפשר לצלם אותם...
Filmed:
Readability: 4.8
888,941 views
כולנו מכירים את תמונות הלוויין, אבל מה שלא ידוע לרובנו, הוא שהתמונות שאנחנו רואים הן ישנות ולא מעודכנות. הדבר נובע מכך שלווייני צילום כיום הם גדולים ויקרים, כך שיש מעט לווייני צילום אזרחיים בחלל.
כפי שמסופר בהרצאה שלפנינו, דן ברקנשטוק וחבריו לצוות חשבו על פתרון שונה, ותכננו לוויין זול, קל משקל, המשתמש בשיטה שונה בתכלית לצילום כדור הארץ.
Dan Berkenstock - Satellite designer
Dan Berkenstock and his team at Skybox Imaging are rethinking how to take photographs from space. Full bio
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
Five years ago, I was a Ph.D. student
0
498
2599
לפני 5 שנים, הייתי סטודנט לדוקטורט
00:15
living two lives.
1
3097
1644
שמנהל חיים כפולים.
00:16
In one, I used NASA supercomputers
2
4741
2316
בחיים הראשונים, השתמשתי במחשבי העל של NASA
00:19
to design next-generation spacecraft,
3
7057
2728
לשם תכנון הדור הבא של רכבי החלל,
00:21
and in the other I was a data scientist
4
9785
2579
ובחיים השניים, הייתי מדען נתונים
00:24
looking for potential smugglers
5
12364
2419
שמנסה לאתר מבריחים
00:26
of sensitive nuclear technologies.
6
14783
3239
של טכנולוגיות גרעין רגישות.
00:30
As a data scientist, I did a lot of analyses,
7
18022
2859
כמדען נתונים, ביצעתי המון ניתוחי מידע,
00:32
mostly of facilities,
8
20881
1467
בעיקר של מתקנים,
00:34
industrial facilities around the world.
9
22348
2271
מתקנים תעשייתיים ברחבי העולם.
00:36
And I was always looking for a better canvas
10
24619
2688
וכל אותו זמן חיפשתי את התמונה הגדולה
00:39
to tie these all together.
11
27307
2066
שתקשר בין כל פרטי המידע.
00:41
And one day, I was thinking about how
12
29373
1866
ויום אחד, חשבתי על העובדה
00:43
all data has a location,
13
31239
2124
שלכל הנתונים יש מיקום פיזי,
00:45
and I realized that the answer
14
33363
1733
והבנתי שהפתרון לבעיה
00:47
had been staring me in the face.
15
35096
1888
ניצב ממש מולי.
00:48
Although I was a satellite engineer,
16
36984
2638
למרות שהייתי מהנדס לוויינים,
00:51
I hadn't thought about using satellite imagery
17
39622
3171
מעולם לא חשבתי להשתמש בתמונות לוויינים
00:54
in my work.
18
42793
1566
בעבודתי.
00:56
Now, like most of us, I'd been online,
19
44359
1947
כמו רבים מאיתנו, כשהייתי ברשת האינטרנט,
00:58
I'd see my house, so I thought,
20
46306
1782
ראיתי כיצד נראה ביתי מהחלל, ולכן חשבתי,
01:00
I'll hop in there and I'll start looking up
21
48088
2298
למה שלא אכנס לרשת האינטרנט ואביט
01:02
some of these facilities.
22
50386
1417
בחלק מהמתקנים הללו.
01:03
And what I found really surprised me.
23
51803
1969
ומה שגיליתי ממש הפתיע אותי.
01:05
The pictures that I was finding
24
53772
1674
התמונות שמצאתי
01:07
were years out of date,
25
55446
1901
היו בנות כמה שנים,
01:09
and because of that,
26
57347
1068
ומשום כך,
01:10
it had relatively little relevance
27
58415
1671
הן לא היו רלוונטיות
01:12
to the work that I was doing today.
28
60086
2460
לעבודה שאותה ביצעתי באותם ימים.
01:14
But I was intrigued.
29
62546
1461
זה עורר את סקרנותי.
01:16
I mean, satellite imagery is pretty amazing stuff.
30
64007
3236
תמונות לוויין הן מדהימות באמת.
01:19
There are millions and millions of sensors
31
67243
2303
ישנם מיליונים של חיישנים
01:21
surrounding us today,
32
69546
1444
שמקיפים אותנו כיום,
01:22
but there's still so much we
don't know on a daily basis.
don't know on a daily basis.
33
70990
2960
אבל קיים עדיין המון מידע
שחסר לנו על בסיס יומיומי.
שחסר לנו על בסיס יומיומי.
01:25
How much oil is stored in all of China?
34
73950
3753
כמה נפט מאוחסן בכל סין?
01:29
How much corn is being produced?
35
77703
2933
כמה תירס מיוצר?
01:32
How many ships are in all of our world's ports?
36
80636
4071
כמה ספינות נמצאות בכל נמלי העולם?
01:36
Now, in theory, all of these questions
37
84707
2559
באופן תאורטי, כל השאלות הללו
01:39
could be answered by imagery,
38
87266
2244
יכולות להיפתר על ידי תמונות הלוויין,
01:41
but not if it's old.
39
89510
1727
אבל לא אם מדובר בתמונות ישנות.
01:43
And if this data was so valuable,
40
91237
2458
ואם מדובר במידע בעל ערך רב,
01:45
then how come I couldn't get my hands
41
93695
1932
למה אני לא מצליח
01:47
on more recent pictures?
42
95627
2550
להשיג תמונות עדכניות?
01:50
So the story begins over 50 years ago
43
98177
3135
הסיפור מתחיל לפני יותר מ- 50 שנה
01:53
with the launch of the first generation
44
101312
1871
עם השיגור של הדור הראשון
01:55
of U.S. government photo reconnaissance satellites.
45
103183
3600
של לווייני סיור וצילום של הממשל האמריקני.
01:58
And today, there's a handful
46
106783
1696
וכיום, יש מספר רב
02:00
of the great, great grandchildren
47
108479
2195
של ניני-הנינים
02:02
of these early Cold War machines
48
110674
1665
של אותם לוויינים מימי המלחמה הקרה
02:04
which are now operated by private companies
49
112339
2009
שמופעלים על ידי חברות פרטיות
02:06
and from which the vast majority of satellite imagery
50
114348
2709
ומהם מגיעים רובם הגדול של תמונות הלויין
02:09
that you and I see on a daily basis comes.
51
117057
2825
שאתם ואני רואים על בסיס יומיומי.
02:11
During this period, launching things into space,
52
119882
2914
במשך השנים, שיגור של חפצים לחלל,
02:14
just the rocket to get the satellite up there,
53
122796
2677
רק הטילים שמעלים את הלוויינים לחלל,
02:17
has cost hundreds of millions of dollars each,
54
125473
4601
עלו מאות מליוני דולרים כל אחד,
02:22
and that's created tremendous pressure
55
130074
1752
כך שנוצר לחץ עצום
02:23
to launch things infrequently
56
131826
2289
לבצע פחות שיגורים
02:26
and to make sure that when you do,
57
134115
1344
ולוודא שבכל שיגור,
02:27
you cram as much functionality in there as possible.
58
135459
3639
משוגרים לוויינים עם כמות גדול
של יכולות ככל האפשר.
של יכולות ככל האפשר.
02:31
All of this has only made satellites
59
139098
1611
בשל הלחץ הזה הלוויינים
02:32
bigger and bigger and bigger
60
140709
2417
הלכו וגדלו וגדלו
02:35
and more expensive,
61
143126
1598
ומחירם עלה,
02:36
now nearly a billion, with a b, dollars per copy.
62
144724
5037
כמעט מיליארד, מיליארד דולר ללוויין.
02:41
Because they are so expensive,
63
149761
1699
בגלל מחירם הגבוה,
02:43
there aren't very many of them.
64
151460
1467
אין מספיק לוויינים כאלה.
02:44
Because there aren't very many of them,
65
152927
1345
בגלל שאין מספיק לוויינים,
02:46
the pictures that we see on a daily basis
66
154272
2456
התמונה שאנחנו רואים באופן יומיומי
02:48
tend to be old.
67
156728
1504
היא תמונה ישנה בדרך כלל.
02:50
I think a lot of people actually
understand this anecdotally,
understand this anecdotally,
68
158232
3282
אני חושב שהרבה אנשים מבינים את הנקודה,
02:53
but in order to visualize just how sparsely
69
161514
2539
אבל על מנת להבין באופן ויזואלי
עד כמה אקראי הוא
עד כמה אקראי הוא
02:56
our planet is collected,
70
164053
1884
צילום העולם כיום,
02:57
some friends and I put together a dataset
71
165937
2066
חברי ואני בנינו קובץ נתונים
03:00
of the 30 million pictures that have been gathered
72
168003
2587
של 30 מיליון התמונות שצולמו
03:02
by these satellites between 2000 and 2010.
73
170590
3484
בידי לוויינים בין שנת 2000 לשנת 2010.
03:06
As you can see in blue, huge areas of our world
74
174074
2755
וניתן לראות בכחול, אזורים עצומים בעולם
03:08
are barely seen, less than once a year,
75
176829
2790
שבקושי מופיעים, מצולמים פחות מפעם בשנה,
03:11
and even the areas that are seen most frequently,
76
179619
2272
ואפילו האזורים שמצולמים באופן תדיר,
03:13
those in red, are seen at best once a quarter.
77
181891
3748
האזורים האדומים,
מצולמים לכל היותר פעם בשלושה חודשים.
מצולמים לכל היותר פעם בשלושה חודשים.
03:17
Now as aerospace engineering grad students,
78
185639
2916
בתור תלמידי תואר שני של הנדסת תעופה וחלל,
03:20
this chart cried out to us as a challenge.
79
188555
3428
התרשים נראה לנו כאתגר מדהים.
03:23
Why do these things have to be so expensive?
80
191983
3455
למה הלוויינים חייבים להיות כל כך יקרים?
03:27
Does a single satellite really have to cost
81
195438
2735
האם לוויין אחד באמת צריך לעלות
03:30
the equivalent of three 747 jumbo jets?
82
198173
4763
כמו שלושה מטוסי ג'מבו?
03:34
Wasn't there a way to build a smaller,
83
202936
2163
האם אין דרך לבנות לוויינים קטנים יותר,
03:37
simpler, new satellite design that could enable
84
205099
3172
פשוטים יותר, עם עיצוב חדיש שיאפשרו
03:40
more timely imaging?
85
208271
2018
לצלם את העולם לעתים קרובות יותר?
03:42
I realize that it does sound a little bit crazy
86
210289
3451
הבנתי שזה נשמע מעט משוגע
03:45
that we were going to go out and just
87
213740
1511
שאנחנו ננסה בכוחות עצמנו
03:47
begin designing satellites,
88
215251
1847
לתכנן לוויינים,
03:49
but fortunately we had help.
89
217098
1963
אבל למזלנו הייתה לנו עזרה.
03:51
In the late 1990s, a couple of professors
90
219061
2935
בסוף שנות ה- 90, שני פרופסורים
03:53
proposed a concept for radically reducing the price
91
221996
3481
הציעו גישה חדשה שתאפשר להפחית מאד את המחיר
03:57
of putting things in space.
92
225477
1772
של שיגור עצמים לחלל.
03:59
This was hitchhiking small satellites
93
227249
2111
הם הציעו לצרף לוויינים קטנים כטרמפיסטים
04:01
alongside much larger satellites.
94
229360
3016
לשיגור של לוויינים גדולים בהרבה.
04:04
This dropped the cost of putting objects up there
95
232376
2909
ההצעה תאפשר להוריד את המחיר
של שיגור עצמים לחלל
של שיגור עצמים לחלל
04:07
by over a factor of 100,
96
235285
1998
פי יותר מ- 100,
04:09
and suddenly we could afford to experiment,
97
237283
3086
ולפתע יכולנו להרשות לעצמנו לבצע ניסוי,
04:12
to take a little bit of risk,
98
240369
1468
לקחת סיכון מסוים,
04:13
and to realize a lot of innovation.
99
241837
2266
על מנת ליישם חדשנות עצומה.
04:16
And a new generation of engineers and scientists,
100
244103
3089
ודור חדש של מהנדסים ומדענים,
04:19
mostly out of universities,
101
247192
1599
בעיקר מהאוניברסיטאות,
04:20
began launching these very small,
102
248791
2343
התחילו לשגר לוויינים קטנטנים,
04:23
breadbox-sized satellites called CubeSats.
103
251134
2591
בגודל של קופסת לחם,
שמכונים לווייני-קובייה.
שמכונים לווייני-קובייה.
04:25
And these were built with electronics obtained
104
253725
2403
הם נבנו מחלקי אלקטרוניקה שנרכשו
04:28
from RadioShack instead of Lockheed Martin.
105
256128
3898
בחנויות רגילות כמו RadioShack,
ולא מייצרני מטוסים כמו לוקהיד מרטין.
ולא מייצרני מטוסים כמו לוקהיד מרטין.
04:32
Now it was using the lessons
learned from these early missions
learned from these early missions
106
260026
2840
בהתבסס על הידע שנרכש
מבניית לוויינים קודמים
מבניית לוויינים קודמים
04:34
that my friends and I began a series of sketches
107
262866
2695
התחלנו, חברי ואני, לשרטט תרשימים
04:37
of our own satellite design.
108
265561
1689
של הלוויין שרצינו לבנות.
04:39
And I can't remember a specific day
109
267250
2784
וקשה לזכור בדיוק מתי
04:42
where we made a conscious decision
110
270034
1860
הגענו להחלטה
04:43
that we were actually going to
go out and build these things,
go out and build these things,
111
271894
2635
לבנות באמת לוויין כזה,
04:46
but once we got that idea in our minds
112
274529
2430
אבל ברגע שעלה בראשנו הרעיון
04:48
of the world as a dataset,
113
276959
2161
לבנות בסיס נתונים של העולם,
04:51
of being able to capture millions of data points
114
279120
2490
לצלם מיליוני נקודות נתונים
04:53
on a daily basis describing the global economy,
115
281610
3053
באופן יומיומי שיציגו את הכלכלה העולמית,
04:56
of being able to unearth billions of connections
116
284663
2520
לחשוף מיליארדי קשרים
04:59
between them that had never before been found,
117
287183
3165
בין נתונים שמעולם לא קושרו זה לזה,
05:02
it just seemed boring
118
290348
1648
נראה לנו שכל פעילות אחרת
05:03
to go work on anything else.
119
291996
2907
היא פשוט משעממת להחריד.
05:06
And so we moved into a cramped,
120
294903
2973
אז עברנו למשרד קטן,
05:09
windowless office in Palo Alto,
121
297876
2979
נטול חלונות בפאלו אלטו,
05:12
and began working to take our design
122
300855
1967
והתחלנו לעבוד על הפיכת התרשימים שלנו
05:14
from the drawing board into the lab.
123
302822
2938
משולחן השרטוט לדגם במעבדה.
05:17
The first major question we had to tackle
124
305760
2658
השאלה הראשונה שעמדה מולנו
05:20
was just how big to build this thing.
125
308418
2334
הייתה מה יהיה גודל הלוויין?
05:22
In space, size drives cost,
126
310752
3183
בחלל, גודל מעלה את המחיר,
05:25
and we had worked with these very small,
127
313935
2013
והיה לנו ניסיון של עבודה
עם לוויינים קטנים,
עם לוויינים קטנים,
05:27
breadbox-sized satellites in school,
128
315948
2094
בגודל של תיבות לחם באוניברסיטה,
05:30
but as we began to better
understand the laws of physics,
understand the laws of physics,
129
318042
2551
אבל התחלנו להבין טוב יותר את חוקי הפיזיקה,
05:32
we found that the quality of pictures
130
320593
2122
וגילינו שאיכות התמונה
05:34
those satellites could take was very limited,
131
322715
3084
שיכלו הלוויינים הללו לצלם
הייתה מוגבלת מאד,
הייתה מוגבלת מאד,
05:37
because the laws of physics dictate
132
325799
1704
כי חוקי הפיזיקה מחייבים
05:39
that the best picture you
can take through a telescope
can take through a telescope
133
327503
3106
שהתמונה האיכותית ביותר
שניתן לצלם דרך טלסקופ
שניתן לצלם דרך טלסקופ
05:42
is a function of the diameter of that telescope,
134
330609
2239
קשורה באופן ישיר בקוטר עדשת הטלסקופ,
05:44
and these satellites had a very small,
135
332848
1662
ובלוויינים הללו יש נפח קטן,
05:46
very constrained volume.
136
334510
1706
מוגבל מאד.
05:48
And we found that the best picture we would
137
336216
1795
וגילינו שהתמונה האיכותית ביותר
05:50
have been able to get looked something like this.
138
338011
2485
שנוכל לצלם תיראה בערך ככה.
05:52
Although this was the low-cost option,
139
340496
2245
למרות שמדובר באופציה הזולה,
05:54
quite frankly it was just too blurry
140
342741
1673
היינו חייבים להודות שהתמונה מטושטשת
05:56
to see the things that make
satellite imagery valuable.
satellite imagery valuable.
141
344414
3569
ולא מאפשרת אבחנה בפרטים בעלי ערך.
05:59
So about three or four weeks later,
142
347983
2146
אחרי שלושה או ארבעה שבועות,
06:02
we met a group of engineers randomly
143
350129
2817
נפגשנו במקרה עם קבוצת מהנדסים
06:04
who had worked on the first
144
352946
1641
שעבדו על הפרויקט הראשון
06:06
private imaging satellite ever developed,
145
354587
2441
של פיתוח לוויין צילום מסחרי,
06:09
and they told us that back in the 1970s,
146
357028
2118
והם סיפרו לנו שכבר בשנות ה- 70,
06:11
the U.S. government had found a powerful
147
359146
2182
הממשל האמריקאי גילה
06:13
optimal tradeoff --
148
361328
1643
איזון אופטימלי רב עצמה --
06:14
that in taking pictures at right
about one meter resolution,
about one meter resolution,
149
362971
3088
הם גילו שכשמצלמים תמונה בהפרדה של מטר אחד,
06:18
being able to see objects one meter in size,
150
366059
2884
כלומר תמונה שמאפשרת לראות
עצמים בגודל של מטר אחד,
עצמים בגודל של מטר אחד,
06:20
they had found that they could not
just get very high-quality images,
just get very high-quality images,
151
368943
2691
הם גילו שלא רק שהם הצליחו
לקבל תמונות באיכות גבוהה מאד,
לקבל תמונות באיכות גבוהה מאד,
06:23
but get a lot of them at an affordable price.
152
371634
2893
אלא לקבל הרבה תמונות במחיר נמוך.
06:26
From our own computer simulations,
153
374527
1976
בהדמיות הממוחשבות שערכנו,
06:28
we quickly found that one meter really was
154
376503
2005
גילינו במהירות שהפרדה של מטר אחד מהווה
06:30
the minimum viable product
155
378508
1764
את המוצר המנימאלי
06:32
to be able to see the drivers of our global economy,
156
380272
3079
שמסוגל לראות את הגורמים המניעים
את גלגלי הכלכלה העולמית,
את גלגלי הכלכלה העולמית,
06:35
for the first time, being able to count
157
383351
1561
ובפעם הראשונה, לאפשר את ספירה
06:36
the ships and cars and shipping
containers and trucks
containers and trucks
158
384912
2721
של ספינות ומכוניות ומכולות ומשאיות
06:39
that move around our world on a daily basis,
159
387633
2824
שנעות בעולם על בסיס יומיומי,
06:42
while conveniently still not
being able to see individuals.
being able to see individuals.
160
390457
3804
ובמקביל, באופן שהתאים לנו מאד,
לא לאפשר לצפות באנשים בודדים.
לא לאפשר לצפות באנשים בודדים.
06:46
We had found our compromise.
161
394261
1621
גילינו את נקודת ההתפשרות.
06:47
We would have to build something larger
162
395882
1604
היינו חייבים לבנות לוויין גדול יותר
06:49
than the original breadbox,
163
397486
1563
מגודל קופסת הלחם המקורי,
06:51
now more like a mini-fridge,
164
399049
1651
יותר קרוב לגודל של מקרר משרדי,
06:52
but we still wouldn't have to build a pickup truck.
165
400700
2761
אבל עדיין לא בגודל של טנדר.
06:55
So now we had our constraint.
166
403461
2624
עכשיו הבנו את מגבלת הגודל.
06:58
The laws of physics dictated
167
406085
1757
חוקי הפיזיקה קבעו
06:59
the absolute minimum-sized
telescope that we could build.
telescope that we could build.
168
407842
3324
את הגודל המינימלי
של הטלסקופ שיכולנו לבנות.
של הטלסקופ שיכולנו לבנות.
07:03
What came next was making the rest of the satellite
169
411166
3054
ונשאר לנו לבנות את שאר חלקי הלוויין
07:06
as small and as simple as possible,
170
414220
1741
קטנים ופשוטים ככל האפשר,
07:07
basically a flying telescope with four walls
171
415961
2652
ניתן להגיד שבנינו טלסקופ מעופף
עם ארבעה קירות
עם ארבעה קירות
07:10
and a set of electronics smaller than a phone book
172
418613
2941
ומערכות אלקטרוניקה קטנות מספר טלפונים
07:13
that used less power than a 100 watt lightbulb.
173
421554
3438
שצורכות פחות אנרגיה מנורה של 100 ואט.
07:16
The big challenge became actually taking
174
424992
1900
האתגר הגדול התגלה בשלב
07:18
the pictures through that telescope.
175
426892
2198
של צילום התמונה דרך הטלסקופ.
07:21
Traditional imaging satellites use a line scanner,
176
429090
3044
לווייני צילום מסורתיים
משתמשים במצלמת שורה,
משתמשים במצלמת שורה,
07:24
similar to a Xerox machine,
177
432134
1761
בדומה למצלמה במכונות צילום,
07:25
and as they traverse the Earth, they take pictures,
178
433895
2400
ובזמן שהם חולפים על פני כדור הארץ,
הם מצלמים תמונות,
הם מצלמים תמונות,
07:28
scanning row by row by row
179
436295
2196
סורקים שורה אחרי שורה אחרי שורה
07:30
to build the complete image.
180
438491
1675
שיוצרות יחד את התמונה המלאה.
07:32
Now people use these because they get a lot of light,
181
440166
3004
הסיבה העיקרית לשימוש במצלמות שורה
היא שהן קולטות המון אור,
היא שהן קולטות המון אור,
07:35
which means less of the noise you see
182
443170
1831
מה שמאפשר לקבל תמונה עם פחות עיוותים
07:37
in a low-cost cell phone image.
183
445016
2736
ממה שנקבל במצלמות
של טלפונים סלולריים פשוטים.
של טלפונים סלולריים פשוטים.
07:39
The problem with them is they require
184
447752
2361
הבעיה עם מצלמות שורה היא שהן דורשות
07:42
very sophisticated pointing.
185
450113
2240
מערכות כוונון מתוחכמות מאד.
07:44
You have to stay focused on a 50-centimeter target
186
452353
2546
צריך לשמור על מיקוד
על מטרה בגודל 50 סנטימטר
על מטרה בגודל 50 סנטימטר
07:46
from over 600 miles away
187
454899
1752
ממרחק של 1,000 קילומטר
07:48
while moving at more than
seven kilometers a second,
seven kilometers a second,
188
456651
2232
תוך כדי תנועה במהירות של 7 ק"מ בשנייה,
07:50
which requires an awesome degree of complexity.
189
458883
2749
כך שמדובר בדרגת מורכבות גבוהה מאד.
07:53
So instead, we turned to a new
generation of video sensors,
generation of video sensors,
190
461632
3437
במקום זאת, בחרנו להשתמש
בדור החדש של חיישני ווידאו,
בדור החדש של חיישני ווידאו,
07:57
originally created for use in night vision goggles.
191
465069
3091
שנוצרו במקור עבור משקפות לראיית לילה.
08:00
Instead of taking a single, high quality image,
192
468160
2899
במקום לצלם תמונה בודדת, באיכות גבוהה,
08:03
we could take a videostream
193
471059
1387
יכולנו לצלם סרט וידאו רציף
08:04
of individually noisier frames,
194
472446
2923
של תמונות עם עיוותים,
08:07
but then we could recombine
195
475369
1744
אבל בשלב הבא יכולנו לשלב
08:09
all of those frames together
196
477113
1466
את כל התמונות יחד
08:10
into very high-quality images
197
478579
1996
על מנת לקבל תמונה אחת באיכות גבוהה מאד
08:12
using sophisticated pixel processing techniques
198
480575
2593
בעזרת טכנולוגיות עיבוד תמונה מתוחכמות
08:15
here on the ground,
199
483168
1521
במחשבים שלנו על הקרקע,
08:16
at a cost of one one hundredth a traditional system.
200
484689
3137
בעלות שנמוכה פי 100
מעלות מערכות הצילום המסורתיות.
מעלות מערכות הצילום המסורתיות.
08:19
And we applied this technique
201
487826
1153
והשתמשנו בטכניקה הזו
08:20
to many of the other systems on the satellite as well,
202
488979
2974
למערכות רבות נוספות בלוויין,
08:23
and day by day, our design evolved
203
491953
2840
ויום אחר יום, העיצוב השתפר
08:26
from CAD to prototypes
204
494793
3489
מתכניות מחשב לאב טיפוס
08:30
to production units.
205
498282
2888
לייצור של לוויינים ראשונים.
08:33
A few short weeks ago,
206
501170
1657
לפני מספר שבועות,
08:34
we packed up SkySat 1,
207
502827
1851
ארזנו את הלוויין SkySat 1,
08:36
put our signatures on it,
208
504678
1773
חתמנו את שמותינו עליו
08:38
and waved goodbye for the last time on Earth.
209
506451
2223
ונפרדנו ממנו לשלום
לפני שיעזוב את כדור הארץ.
לפני שיעזוב את כדור הארץ.
08:40
Today, it's sitting in its final launch configuration
210
508674
3481
היום, הלוויין מחכה לשיגור
08:44
ready to blast off in a few short weeks.
211
512155
3061
מוכן להתרומם לחלל תוך מספר שבועות.
08:47
And soon, we'll turn our attention to launching
212
515216
2342
ובקרוב, נתמקד בשיגור
08:49
a constellation of 24 or more of these satellites
213
517558
3031
של מערכת בת 24 לוויינים או יותר
08:52
and beginning to build the scalable analytics
214
520589
2550
ונתחיל לבנות את מערכת הניתוח ברת ההרחבה
08:55
that will allow us to unearth the insights
215
523139
2339
שתאפשר לנו לחשוף את התובנות
08:57
in the petabytes of data we will collect.
216
525478
3189
מאחורי כמויות המידע העצומות שייאספו.
09:00
So why do all of this? Why build these satellites?
217
528667
3973
אז למה לעשות את כל זה?
למה לבנות לוויינים?
למה לבנות לוויינים?
09:04
Well, it turns out imaging satellites
218
532640
2611
ובכן, מתברר שלווייני צילום
09:07
have a unique ability to provide global transparency,
219
535251
3710
מסוגלים לספק שקיפות בינ"ל,
09:10
and providing that transparency on a timely basis
220
538961
2626
ומתן מידע שקוף על בסיס קבוע
09:13
is simply an idea whose time has come.
221
541587
3411
הוא פשוט רעיון שהבשיל.
09:16
We see ourselves as pioneers of a new frontier,
222
544998
3523
אנחנו חושבים על עצמנו
כעל מגלי ארצות העומדים בפני עולם חדש,
כעל מגלי ארצות העומדים בפני עולם חדש,
09:20
and beyond economic data,
223
548521
1764
ומעבר למידע כלכלי,
09:22
unlocking the human story, moment by moment.
224
550285
3601
נוכל לספר את סיפור המין האנושי,
רגע אחרי רגע.
רגע אחרי רגע.
09:25
For a data scientist
225
553886
1563
עבור מדען נתונים
09:27
that just happened to go to space camp as a kid,
226
555449
2750
שבמקרה הלך לקייטנת חלל בתור ילד,
09:30
it just doesn't get much better than that.
227
558199
2715
זו לא נעשה יותר טוב מזה.
09:32
Thank you.
228
560914
2215
תודה לכם.
09:35
(Applause)
229
563129
4134
(מחיאות כפיים)
ABOUT THE SPEAKER
Dan Berkenstock - Satellite designerDan 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.
Dan Berkenstock | Speaker | TED.com