ABOUT THE SPEAKER
Stephen Lawler - General manager of Microsoft's Virtual Earth
Stephen Lawler and the Virtual Earth team have created an addictively interactive 3D world that is poised to reinvent our view of advertising, gaming, weather/traffic reporting, instant messaging and more.

Why you should listen

Microsoft's Stephen Lawler offers a tour of Virtual Earth that not only reveals the power and potential of the software itself, but also gives a global glimpse of the new virtual frontier of digital globes, the 3D Web and the metaverse.

Lawler also explores the enormous effort it takes to create the fluid blending and shifting between the multiple views and resolutions of Virtual Earth. From the satellites and airplanes that gather photo data for a top-down view to the ground vehicles and headgear-wearing pedestrians who canvas the ground for an eye-level perspective -- all of it represents a monumental effort of logistics and mechanics.

More profile about the speaker
Stephen Lawler | Speaker | TED.com
TED2007

Stephen Lawler: Tour Microsoft's Virtual Earth

Stephen Lawler daje pregled Microsoftovog "Virtual Earth"

Filmed:
338,924 views

Stephen Lawler iz Microsofta vodi nas na leteću turneju po "Virtual Earth" (Virtualnoj Zemlji), krećući se gore, dolje i kroz hiperrealistične gradske panorame zapanjujućom lakoćom, što je izuzetan podvig koji zahtijeva nevjerojatne količine podataka koje treba dovesti u žarište.
- General manager of Microsoft's Virtual Earth
Stephen Lawler and the Virtual Earth team have created an addictively interactive 3D world that is poised to reinvent our view of advertising, gaming, weather/traffic reporting, instant messaging and more. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:25
What I want to talk to you about todaydanas is
0
0
3000
Ono o čemu danas želim govoriti su
00:28
virtualvirtualan worldssvjetovi, digitaldigitalni globesglobusa, the 3-D-D WebWeb, the MetaverseMetaverse.
1
3000
9000
virtualni svjetovi, digitalne kugle, 3D mreža, metaverzum.
00:37
What does this all mean for us?
2
12000
2000
Što sve to nama znači?
00:39
What it meanssredstva is the WebWeb is going to becomepostati an excitinguzbudljiv placemjesto again.
3
14000
5000
Znači to da će Mreža uskoro ponovno postati uzbudljivo mjesto.
00:44
It's going to becomepostati supersuper excitinguzbudljiv as we transformtransformirati
4
19000
3000
Postat će super uzbudljivo dok se transformiramo
00:47
to this highlyvisoko immersivepotop and interactiveinteraktivni worldsvijet.
5
22000
4000
u taj vrlo zanimljivi i interaktivni svijet,
00:51
With graphicsgrafika, computingračunanje powervlast, lownizak latencieslatencijama,
6
26000
3000
s grafikom, računalnom snagom, niskom latentnošću,
00:54
these typesvrste of applicationsaplikacije and possibilitiesmogućnosti
7
29000
3000
te vrste aplikacija i mogućnosti
00:57
are going to streampotok richbogat datapodaci into your livesživot.
8
32000
5000
će unijeti bogate podatke u naše živote.
01:02
So the VirtualVirtualni EarthZemlja initiativeinicijativa, and other typesvrste of these initiativesinicijative,
9
37000
5000
Incijativa Virtualna zemlja (Virtual Earth) i druge inicijative,
01:07
are all about extendingproteže our currentstruja searchtraži metaphormetafora.
10
42000
6000
se sve bave proširenjem naše trenutne metafore pretrage.
01:13
When you think about it, we're so constrainedograničen by browsingpregledavanje the WebWeb,
11
48000
3000
Kad razmislite o tome, tako smo ograničeni u pregledavanju Mreže,
01:16
rememberingsjećanja URLsURL-ove, savingušteda favoritesFavoriti.
12
51000
3000
pamteći URL-ove, snimajući favorite.
01:19
As we movepotez to searchtraži, we relyosloniti on the relevancerelevantnost rankingsljestvici,
13
54000
3000
Kada idemo u potragu, oslanjamo se na rejtinge po značajnosti,
01:22
the WebWeb matchingodgovarajući, the indexindeks crawlingpuzeći.
14
57000
3000
mrežno podudaranje, puzanje indeksa,
01:25
But we want to use our brainmozak!
15
60000
2000
ali mi želimo koristiti naš mozak!
01:27
We want to navigateploviti, exploreistražiti, discoverotkriti informationinformacija.
16
62000
3000
Želimo navigirati, istraživati, otkrivati informacije.
01:30
In ordernarudžba to do that, we have to put you as a userkorisnik back in the driver'svozača seatsjedalo.
17
65000
5000
Kako bismo to mogli, moramo vas korisnike, vratiti za upravljač.
01:35
We need cooperationsuradnja betweenizmeđu you and the computingračunanje networkmreža and the computerračunalo.
18
70000
4000
Trebamo suradnju između vas te računalne mreže i računala.
01:39
So what better way to put you back in the driver'svozača seatsjedalo
19
74000
4000
Pa ima li boljeg načina da vas vratimo za upravljač
01:43
than to put you in the realstvaran worldsvijet that you interactinterakcija in everysvaki day?
20
78000
3000
od onoga da vas stavimo u stvarni svijet s kojim ste u svakodnevnoj interakciji?
01:46
Why not leveragemoć the learningsučenje that you've been learningučenje your entirečitav life?
21
81000
4000
Zašto ne iskoristiti znanja koja učite cijeli svoj život?
01:50
So VirtualVirtualni EarthZemlja is about startingpolazeći off
22
85000
3000
Kod Virtualne zemlje se radi o početku,
01:53
creatingstvaranje the first digitaldigitalni representationprikaz, comprehensiveopsežan, of the entirečitav worldsvijet.
23
88000
5000
stvaranju prve digitalne reprezentacije, potpune, cijeloga svijeta.
01:58
What we want to do is mixmiješati in all typesvrste of datapodaci.
24
93000
3000
Ono što želimo je pomiješati sve vrste podataka.
02:01
TagOznaka it. AttributeAtribut it. MetadataMetapodataka. Get the communityzajednica to adddodati locallokalne depthdubina,
25
96000
5000
Označiti ih, obilježiti ih. Metapodaci. Navesti zajednicu da doda lokalnu dubinu
02:06
globalglobalno perspectiveperspektiva, locallokalne knowledgeznanje.
26
101000
3000
-- globalna perspektiva, lokalno znanje.
02:09
So when you think about this problemproblem,
27
104000
2000
Kad razmislite o tom problemu
02:11
what an enormousogroman undertakingpoduzetnik. Where do you beginpočeti?
28
106000
4000
vidite da je to ogroman pothvat. Znate, gdje započeti?
02:15
Well, we collectprikupiti datapodaci from satellitessateliti, from airplanesavioni,
29
110000
4000
Pa, podatke prikupljamo sa satelita, zrakoplova,
02:19
from groundtlo vehiclesvozila, from people.
30
114000
3000
od kopnenih vozila, od ljudi.
02:22
This processpostupak is an engineeringinženjering problemproblem,
31
117000
5000
Ovaj proces je, znate, inženjerski problem,
02:27
a mechanicalmehanički problemproblem, a logisticallogističke problemproblem, an operationaloperativan problemproblem.
32
122000
4000
mehanički problem, logistički problem, operativni problem.
02:31
Here is an exampleprimjer of our aerializ zraka camerafotoaparat.
33
126000
2000
Evo primjera naše kamere u zraku.
02:33
This is panchromaticpankromatskim. It's actuallyzapravo fourčetiri colorboja conesčešeri.
34
128000
3000
Ovo je pankromatski. To su četiri stošca boje.
02:36
In additiondodatak, it's multi-spectralmulti-spektralni.
35
131000
2000
Osim toga, to je i multispektralno.
02:38
We collectprikupiti fourčetiri gigabitsGigabit perpo seconddrugi of datapodaci,
36
133000
4000
Prikupljamo četiri gigabita podataka u sekundi,
02:42
if you can imaginezamisliti that kindljubazan of datapodaci streampotok comingdolazak down.
37
137000
2000
ako možete zamisliti takav tok podatka kako se spušta.
02:44
That's equivalentekvivalent to a constellationkonstelacija of 12 satellitessateliti at highestnajviši resobnovljivih izvora energije capacitykapacitet.
38
139000
6000
To je ekvivalent konstelaciji od 12 satelita pri najvećoj rezoluciji.
02:50
We flyletjeti these airplanesavioni at 5,000 feetnoge in the airzrak.
39
145000
4000
Ovi zrakoplovi lete na preko 1.500 metara u zraku;
02:54
You can see the camerafotoaparat on the frontispred. We collectprikupiti multiplevišekratnik viewpointsgledišta,
40
149000
3000
možete vidjeti kameru na prednjem dijelu. Prikupljamo snimke s različitih gledišta,
02:57
vantagenadmoćnost pointsbodova, angleskutovi, texturestekstura. We bringdonijeti all that datapodaci back in.
41
152000
6000
različitih visina, kutova, tekstura. Sve te podatke unosimo.
03:03
We sitsjediti here -- you know, think about the groundtlo vehiclesvozila, the humanljudski scaleljestvica --
42
158000
4000
Sjedimo ovdje – znate, kod kopnenih vozila, u ljudskoj veličini --
03:07
what do you see in personosoba? We need to captureuhvatiti that up closeblizu
43
162000
2000
što vidite kad ste osobno tamo? Moramo i to izbliza zabilježiti
03:09
to establishuspostaviti that what it's like-typekao tip experienceiskustvo.
44
164000
4000
da utvrdimo to 'kako je tamo' iskustvo.
03:13
I betkladiti se manymnogi of you have seenvidio the AppleApple commercialsreklama,
45
168000
4000
Kladim se da su mnogi od vas vidjeli reklame za Apple,
03:17
kindljubazan of pokingbode at the PCPC for theirnjihov brilliancesjaj and simplicityjednostavnost.
46
172000
6000
u kojima malo bockaju PC jer su, naravno, oni briljantni i jednostavni.
03:23
So a little unknownnepoznato secrettajna is --
47
178000
2000
No, mala nepoznata tajna je --
03:25
did you see the one with the guy, he's got the WebWeb cambreg?
48
180000
4000
jeste li vidjeli onu s tipom koji ima web kameru?
03:29
The poorsiromašan PCPC guy. They're ductkanal tapingsnimanja his headglava. They're just wrappingomatanje it on him.
49
184000
4000
Jadnik s PC-jem, oblijepljuju mu glavu trakom, umataju ga.
03:33
Well, a little unknownnepoznato secrettajna is his brotherbrat actuallyzapravo worksdjela on the VirtualVirtualni EarthZemlja teamtim.
50
188000
4000
Pa, mala nepoznata tajna je da mu brat, u stvari, radi u timu za Virtualnu zemlju.
03:37
(LaughterSmijeh). So they'vešto ga do got a little bitbit of a siblingbrata ili sestre rivalryrivalstvo thing going on here.
51
192000
5000
(Smijeh). Što znači da tu imaju malo rodbinskog suparništva.
03:42
But let me tell you -- it doesn't affectutjecati his day jobposao.
52
197000
2000
No, reći ću vam – to ne utječe na njegov rad.
03:44
We think a lot of good can come from this technologytehnologija.
53
199000
3000
Mislimo da puno dobrog može proizići iz ove tehnologije.
03:47
This was after KatrinaKatrina. We were the first commercialtrgovački fleetFlota of airplanesavioni
54
202000
4000
Ovo je bilo nakon Katrine. Mi smo bili prva komercijalna flota zrakoplova
03:51
to be clearedizbrisan into the disasterkatastrofa impactudar zonezona.
55
206000
3000
kojoj se dopustilo ući u zonu pogođenu katastrofom.
03:54
We flewletio the areapodručje. We imagedodslikava it. We sentposlao in people. We tookuzeo picturesSlike of interiorsinterijeri,
56
209000
5000
Preletjeli smo područje, snimili ga, poslali ljude, fotografirali interijere,
03:59
disasterkatastrofa areaspodručja. We helpedpomogao with the first responderss odgovorom, the searchtraži and rescuespasiti.
57
214000
4000
pogođena područja. Pomogli smo s prvima koji su se javili, u potrazi i spašavanju.
04:03
OftenČesto the first time anyonebilo tko saw what happeneddogodilo to theirnjihov housekuća was on VirtualVirtualni EarthZemlja.
58
218000
5000
Mnogi su na Virtualnoj zemlji prvi puta vidjeli što se dogodilo s njihovom kućom.
04:08
We madenapravljen it all freelyslobodno availabledostupno on the WebWeb, just to --
59
223000
2000
Sve smo učinili besplatno dostupnim na mreži, samo da – znate,
04:10
it was obviouslyočito our chanceprilika of helpingpomoć out with the causeuzrok.
60
225000
4000
očito je to bila naša prilika da pomognemo zajedničkom cilju.
04:14
When we think about how all this comesdolazi togetherzajedno,
61
229000
3000
Kad razmišljamo, znate, kako se sve ovo uklapa,
04:17
it's all about softwaresoftver, algorithmsalgoritmi and mathmatematika.
62
232000
4000
sve je u softveru, algoritmima i matematici.
04:21
You know, we captureuhvatiti this imagerylik but to buildizgraditi the 3-D-D modelsmodeli
63
236000
3000
Znate, snimimo slike, ali da bismo napravili 3D modele,
04:24
we need to do geo-positioningGeo-pozicioniranje. We need to do geo-registeringGeo-registracija of the imagesslika.
64
239000
5000
treba nam geo-pozicioniranje. Moramo izvršiti geo-registriranje slika.
04:29
We have to bundlepaket adjustprilagoditi them. Find tiekravata pointsbodova.
65
244000
2000
Moramo ih skupno prilagoditi. Pronaći povezne točke.
04:31
ExtractEkstrakt geometrygeometrija from the imagesslika.
66
246000
3000
Izvući geometriju iz fotografija.
04:34
This processpostupak is a very calculatedizračunava se processpostupak.
67
249000
4000
Taj je proces sasvim računski.
04:38
In factčinjenica, it was always doneučinio manualpriručnik.
68
253000
1000
Zapravo, uvijek ga se obavljalo ručno.
04:39
HollywoodHollywood would spendprovesti millionsmilijuni of dollarsdolara to do a smallmali urbanurbani corridorhodnik
69
254000
4000
Hollywood je znao potrošiti milijune dolara da napravi mali gradski prolaz
04:43
for a moviefilm because they'doni bi have to do it manuallyručno.
70
258000
3000
za neki film, jer su sve morali raditi ručno.
04:46
They'dOni bi drivepogon the streetsulice with laserslaseri calledzvao LIDARLIDAR.
71
261000
2000
Vozili su se ulicama s laserima zvanim LIDAR.
04:48
They'dOni bi collectedprikupljeni informationinformacija with photosfotografije. They'dOni bi manuallyručno buildizgraditi eachsvaki buildingzgrada.
72
263000
4000
Informacije su dobivali s fotografija, a rukom su izrađivali svaku zgradu.
04:52
We do this all throughkroz softwaresoftver, algorithmsalgoritmi and mathmatematika --
73
267000
2000
Mi sve to radimo softverom, algoritmima i matematikom,
04:54
a highlyvisoko automatedautomatizirana pipelinecjevovod creatingstvaranje these citiesgradovi.
74
269000
3000
visoko automatiziranim postupkom koji stvara gradove.
04:57
We tookuzeo a decimaldecimal pointtočka off what it costcijena to buildizgraditi these citiesgradovi,
75
272000
3000
Trošak izgradnje tih gradova smo smanjili za decimalno mjesto,
05:00
and that's how we're going to be ableu stanju to scaleljestvica this out and make this realitystvarnost a dreamsan.
76
275000
4000
i zato ćemo biti u stanju ovo uraditi u razmjeru i san pretočiti u stvarnost.
05:04
We think about the userkorisnik interfacesučelje.
77
279000
2000
Razmišljamo o korisničkom sučelju.
05:06
What does it mean to look at it from multiplevišekratnik perspectivesperspektive?
78
281000
3000
Što to znači promatrati nešto iz više perspektiva?
05:09
An ortho-vieworto pogled, a nadir-viewNadir-pogled. How do you keep the precisionpreciznost of the fidelityvjernost of the imagerylik
79
284000
5000
Orto-pogled, nadir-pogled. Kako zadržati preciznost vjernosti slika
05:14
while maintainingodržavanje the fluiditytečnost of the modelmodel?
80
289000
4000
a pritom očuvati i fluidnost modela?
05:18
I'll wrapomotati up by showingpokazivanje you the --
81
293000
2000
Završit ću tako da vam pokažem --
05:20
this is a brand-newpotpuno novo peekznačajke Aero-pogled I haven'tnisu really shownprikazan into the lablaboratorija areapodručje of VirtualVirtualni EarthZemlja.
82
295000
4000
ovo je nov novcat pogled koji nisam pokazao u laboratoriju Virtualne zemlje.
05:24
What we're doing is -- people like this a lot,
83
299000
3000
Što tu radimo su – ljudi ovo jako vole --
05:27
this bird'sptica je eyeoko imagerylik we work with. It's this highvisok resolutionrezolucija datapodaci.
84
302000
3000
ove slike iz ptičje perspektive s kojima radimo. Podaci su u visokoj rezoluciji.
05:30
But what we'veimamo foundpronađeno is they like the fluiditytečnost of the 3-D-D modelmodel.
85
305000
4000
Ali otkrili smo da ljudi vole fluidnost 3D modela.
05:34
A childdijete can navigateploviti with an XboxXbox controllerkontrolor or a gameigra controllerkontrolor.
86
309000
4000
Dijete može navigirati pomoću Xbox upravljača, ili igračkog upravljača.
05:38
So here what we're tryingtežak to do is we bringdonijeti the pictureslika and projectprojekt it into the 3-D-D modelmodel spaceprostor.
87
313000
5000
Ovdje pokušavamo unijeti sliku i projicirati je u prostor 3D modela.
05:43
You can see all typesvrste of resolutionrezolucija. From here, I can slowlypolako pantava the imageslika over.
88
318000
6000
Vidite sve vrste rezolucije. Odavde, mogu polako okretati sliku.
05:49
I can get the nextSljedeći imageslika. I can blendspoj and transitiontranzicija.
89
324000
3000
Mogu uzeti slijedeću sliku. Mogu raditi stapanje i prijelaze.
05:52
By doing this I don't loseizgubiti the originalizvornik detaildetalj. In factčinjenica, I mightmoć be recordingsnimanje historypovijest.
90
327000
5000
Radeći ovo, ne gubim originalne detalje. U stvari, možda snimam povijest.
05:57
The freshnesssvježinu, the capacitykapacitet. I can turnskretanje this imageslika.
91
332000
3000
Svježina, kapacitet. Mogu okrenuti ovu sliku.
06:00
I can look at it from multiplevišekratnik viewpointsgledišta and angleskutovi.
92
335000
3000
Mogu je promatrati s različitih gledišta i kutova.
06:03
What we're tryingtežak to do is buildizgraditi a virtualvirtualan worldsvijet.
93
338000
3000
Ono što pokušavamo je izgraditi virtualni svijet.
06:06
We hopenada that we can make computingračunanje a userkorisnik modelmodel you're familiarupoznat with,
94
341000
5000
Nadamo se da možemo napraviti korisnički model koji vam je poznat,
06:11
and really deriveizvući insightsuvidi from you, from all differentdrugačiji directionssmjerovi.
95
346000
4000
i steći uvide od vas, iz svih mogućih smjerova.
06:15
I thank you very much for your time.
96
350000
2000
Hvala vam lijepa na vašem vremenu.
06:17
(ApplausePljesak)
97
352000
1000
(Pljesak)

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Stephen Lawler - General manager of Microsoft's Virtual Earth
Stephen Lawler and the Virtual Earth team have created an addictively interactive 3D world that is poised to reinvent our view of advertising, gaming, weather/traffic reporting, instant messaging and more.

Why you should listen

Microsoft's Stephen Lawler offers a tour of Virtual Earth that not only reveals the power and potential of the software itself, but also gives a global glimpse of the new virtual frontier of digital globes, the 3D Web and the metaverse.

Lawler also explores the enormous effort it takes to create the fluid blending and shifting between the multiple views and resolutions of Virtual Earth. From the satellites and airplanes that gather photo data for a top-down view to the ground vehicles and headgear-wearing pedestrians who canvas the ground for an eye-level perspective -- all of it represents a monumental effort of logistics and mechanics.

More profile about the speaker
Stephen Lawler | Speaker | TED.com