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

La demo di Virtual Earth: Stephen Lawler@TED

Filmed:
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Stephen Lawler, della Microsoft, ci porta in un tour di Virtual Earth, "navigando" i suoi paesaggi urbani iper-reali con sorprendente fluidità, caratteristica che richiede la gestione di quantità enormi di dati.
- 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 todayoggi is
0
0
3000
Oggi voglio parlarvi di
00:28
virtualvirtuale worldsmondi, digitaldigitale globesglobi, the 3-D-D WebWeb, the MetaverseMetaverse.
1
3000
9000
mondi virtuali, globi digitali, web 3D, del metaverso.
00:37
What does this all mean for us?
2
12000
2000
Che cosa significa tutto questo per noi?
00:39
What it meanssi intende is the WebWeb is going to becomediventare an excitingemozionante placeposto again.
3
14000
5000
Significa che il web sta per ridiventare un posto esaltante.
00:44
It's going to becomediventare supersuper excitingemozionante as we transformtrasformare
4
19000
3000
Super-esaltante, anzi, man mano che lo trasformiamo
00:47
to this highlyaltamente immersiveimmersiva and interactiveinterattivo worldmondo.
5
22000
4000
in questo mondo interattivo ed altamente immersivo.
00:51
With graphicsgrafica, computinginformatica powerenergia, lowBasso latencieslatenze,
6
26000
3000
Con la grafica, la potenza di calcolo, le basse latenze,
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these typestipi of applicationsapplicazioni and possibilitiespossibilità
7
29000
3000
queste applicazioni, queste possibilità
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are going to streamruscello richricco datadati into your livesvite.
8
32000
5000
porteranno un flusso di contenuto "ricco" nelle vostre vite.
01:02
So the VirtualVirtuale EarthTerra initiativeiniziativa, and other typestipi of these initiativesiniziative,
9
37000
5000
Quindi, il progetto "Virtual Earth", e altre iniziative simili,
01:07
are all about extendingestendendo our currentattuale searchricerca metaphormetafora.
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42000
6000
puntano tutte a espandere la nostra attuale esperienza di ricerca.
01:13
When you think about it, we're so constrainedcostretto by browsingnavigazione the WebWeb,
11
48000
3000
Se ci pensate, siamo così vincolati dal navigare sul web,
01:16
rememberingricordare URLsURL, savingSalvataggio favoritesfavoriti.
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3000
ricordare gli indirizzi, salvare i preferiti.
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As we movemossa to searchricerca, we relyfare affidamento on the relevancerilevanza rankingsclassifiche,
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54000
3000
Man mano che facciamo una ricerca, ci affidiamo ai ranking di importanza,
01:22
the WebWeb matchingcorrispondenza, the indexindice crawlingstrisciando.
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57000
3000
alle corrispondenze, le indicizzazioni,
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But we want to use our braincervello!
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60000
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ma vogliamo usare il cervello!
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We want to navigatenavigare, exploreEsplorare, discoverscoprire informationinformazione.
16
62000
3000
Vogliamo navigare, esplorare. Scoprire informazione.
01:30
In orderordine to do that, we have to put you as a userutente back in the driver'spilota di seatposto a sedere.
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65000
5000
E per farlo, dobbiamo mettere l'utente al sedile di guida.
01:35
We need cooperationcooperazione betweenfra you and the computinginformatica networkRete and the computercomputer.
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4000
Ci serve una cooperazione tra te, il tuo computer e la rete di computer.
01:39
So what better way to put you back in the driver'spilota di seatposto a sedere
19
74000
4000
Quindi, quale modo migliore di metterti al sedile di guida
01:43
than to put you in the realvero worldmondo that you interactinteragire in everyogni day?
20
78000
3000
che immergerti nel mondo reale in cui interagisci ogni giorno?
01:46
Why not leverageleva the learningsapprendimenti that you've been learningapprendimento your entireintero life?
21
81000
4000
Perché non sfruttare le lezioni che hai appreso nel corso della tua vita?
01:50
So VirtualVirtuale EarthTerra is about startingdi partenza off
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85000
3000
Virtual Earth cerca di creare
01:53
creatingla creazione di the first digitaldigitale representationrappresentazione, comprehensiveglobale, of the entireintero worldmondo.
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88000
5000
la prima rappresentazione digitale del mondo intero.
01:58
What we want to do is mixmescolare in all typestipi of datadati.
24
93000
3000
Quello che vogliamo fare é mescolare insieme ogni tipo di dati.
02:01
TagProdotto Tag it. AttributeAttributo it. MetadataMetadati. Get the communitycomunità to addInserisci localLocale depthprofondità,
25
96000
5000
Classificarli. Creare etichette. Metadati. Portare la community ad aggiunggere conoscenza locale
02:06
globalglobale perspectiveprospettiva, localLocale knowledgeconoscenza.
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101000
3000
-- prospettiva globale, conoscenza locale.
02:09
So when you think about this problemproblema,
27
104000
2000
Quindi quando pensi a questo problema,
02:11
what an enormousenorme undertakingimpresa. Where do you begininizio?
28
106000
4000
che promessa enorme. Sai, da dove si cominicia?
02:15
Well, we collectraccogliere datadati from satellitessatelliti, from airplanesaeroplani,
29
110000
4000
Beh, raccogliamo i dati dai satelliti, dagli aeroplani,
02:19
from groundterra vehiclesveicoli, from people.
30
114000
3000
dai veicoli a terra, dalle persone.
02:22
This processprocesso is an engineeringingegneria problemproblema,
31
117000
5000
Questo processo, sapete, è un problema di ingegneria,
02:27
a mechanicalmeccanico problemproblema, a logisticallogistico problemproblema, an operationaloperativo problemproblema.
32
122000
4000
un problema meccanico, logistico, operativo.
02:31
Here is an exampleesempio of our aerialaerea cameramacchina fotografica.
33
126000
2000
Ecco un esempio della nostra telecamera aerea.
02:33
This is panchromaticpancromatica. It's actuallyin realtà fourquattro colorcolore conesconi.
34
128000
3000
E' pancromatica, sono quattro coni cromatici.
02:36
In additionaggiunta, it's multi-spectralmulti-spettrale.
35
131000
2000
Inoltre, é a multi-spettro.
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We collectraccogliere fourquattro gigabitsGigabit perper secondsecondo of datadati,
36
133000
4000
Raccogliamo 4 Gigabit di dati al secondo.
02:42
if you can imagineimmaginare that kindgenere of datadati streamruscello comingvenuta down.
37
137000
2000
Riuscite ad immaginare un flusso di dati simile?
02:44
That's equivalentequivalente to a constellationcostellazione of 12 satellitessatelliti at highestmassimo resres capacitycapacità.
38
139000
6000
Equivale a filmare una costellazione di 12 satelliti alla più alta capacità di risoluzione.
02:50
We flyvolare these airplanesaeroplani at 5,000 feetpiedi in the airaria.
39
145000
4000
Facciamo volare questi aeroplani a 5000 piedi da terra,
02:54
You can see the cameramacchina fotografica on the frontdavanti. We collectraccogliere multiplemultiplo viewpointspunti di vista,
40
149000
3000
potete vedere la telecamera in alto. Registriamo diversi punti di vista,
02:57
vantageVantage pointspunti, anglesangoli, texturestexture. We bringportare all that datadati back in.
41
152000
6000
gli scorci, gli sfondi, le consistenze. Incameriamo tutti questi dati.
03:03
We sitsedersi here -- you know, think about the groundterra vehiclesveicoli, the humanumano scalescala --
42
158000
4000
Ci mettiamo qui -- sapete, la storia dei veigoli a terra, la scala umana --
03:07
what do you see in personpersona? We need to capturecatturare that up closevicino
43
162000
2000
Cosa vedete di persona? Dobbiamo filmare molto da vicino
03:09
to establishstabilire that what it's like-typetipo di come experienceEsperienza.
44
164000
4000
per ricreare la sensazione di somiglianza.
03:13
I betscommessa manymolti of you have seenvisto the AppleApple commercialsspot,
45
168000
4000
Scommetto che molti di voi hanno visto gli spot della Apple,
03:17
kindgenere of pokingfrugando at the PCPC for theirloro brilliancebrillantezza and simplicitysemplicità.
46
172000
6000
che prendono in giro il PC con la loro sfolgorante semplicità.
03:23
So a little unknownsconosciuto secretsegreto is --
47
178000
2000
Beh, c'é un segreto che pochi conoscono --
03:25
did you see the one with the guy, he's got the WebWeb camCamera?
48
180000
4000
avete visto quello spot col tipo che ha la webcam?
03:29
The poorpovero PCPC guy. They're ductdotto tapingnastratura his headcapo. They're just wrappingavvolgimento it on him.
49
184000
4000
Il povero ragazzo, gli attaccano la webcam in testa con lo scotch.
03:33
Well, a little unknownsconosciuto secretsegreto is his brotherfratello actuallyin realtà workslavori on the VirtualVirtuale EarthTerra teamsquadra.
50
188000
4000
Beh, non molti sanno che suo fratello lavora al team di Virtual Earth.
03:37
(LaughterRisate). So they'veessi hanno got a little bitpo of a siblingfratello germano rivalryrivalità thing going on here.
51
192000
5000
(Risate). Quindi c'é un pò di rivalità familiare in corso.
03:42
But let me tell you -- it doesn't affectinfluenzare his day joblavoro.
52
197000
2000
Ma lasciate che ve lo dica -- questo non condiziona il suo lavoro quotidiano.
03:44
We think a lot of good can come from this technologytecnologia.
53
199000
3000
Pensiamo che da questa tecnologia possano nascere molte cose buone.
03:47
This was after KatrinaKatrina. We were the first commercialcommerciale fleetflotta of airplanesaeroplani
54
202000
4000
Questo é stato dopo Katrina. Fummo la prima flotta commerciale di aeroplani
03:51
to be clearedeliminato into the disasterdisastro impacturto zonezona.
55
206000
3000
ad andare nella zona del disastro.
03:54
We flewvolò the areala zona. We imagedimaged it. We sentinviato in people. We tookha preso picturesimmagini of interiorsinterni,
56
209000
5000
Abbiamo volato sopra l'area, abbiamo ripreso immagini, abbiamo mandato persone, abbiamo scattato foto degli interni,
03:59
disasterdisastro areasle zone. We helpedaiutato with the first respondersradar-risponditore, the searchricerca and rescuesalvare.
57
214000
4000
le aree del disastro. Abbiamo aiutato i primi soccorritori, la ricerca e il soccorso.
04:03
OftenSpesso the first time anyonechiunque saw what happenedè accaduto to theirloro housecasa was on VirtualVirtuale EarthTerra.
58
218000
5000
Spesso, la prima volta che qualcuno ha visto cosa stava succedendo a casa sua era con Virtual Earth.
04:08
We madefatto it all freelyliberamente availablea disposizione on the WebWeb, just to --
59
223000
2000
Lo abbiamo reso gratuitamente disponibile sul web, solo per -- sapete,
04:10
it was obviouslyovviamente our chanceopportunità of helpingporzione out with the causecausa.
60
225000
4000
era ovviamente la nostra opportunità per contribuire alla causa.
04:14
When we think about how all this comesviene togetherinsieme,
61
229000
3000
Quando pensiamo a come tutto questo si unisce,
04:17
it's all about softwareSoftware, algorithmsalgoritmi and mathmatematica.
62
232000
4000
é tutta questione di software, algoritmi, e matematica.
04:21
You know, we capturecatturare this imageryimmagini but to buildcostruire the 3-D-D modelsModelli
63
236000
3000
Sapete, catturariamo queste immagini, ma per costruire i modelli 3D,
04:24
we need to do geo-positioninggeo-posizionamento. We need to do geo-registeringGeo-registrazione of the imagesimmagini.
64
239000
5000
dobbiamo fare geo-posizionamento. Dobbiamo fare geo-registrazione delle immagini.
04:29
We have to bundlefascio adjustregolare them. Find tiecravatta pointspunti.
65
244000
2000
Dobbiamo metterle insieme, aggiustarle. Trovare i punti di contatto.
04:31
ExtractEstrarre geometrygeometria from the imagesimmagini.
66
246000
3000
Estrarre la geometria delle immagini.
04:34
This processprocesso is a very calculatedcalcolato processprocesso.
67
249000
4000
E c'é molto calcolo dietro. In effetti, é stato fatto quasi manualmente.
04:38
In factfatto, it was always donefatto manualManuale.
68
253000
1000
Di fatto, è sempre stato fatto manualmente.
04:39
HollywoodHollywood would spendtrascorrere millionsmilioni of dollarsdollari to do a smallpiccolo urbanurbano corridorcorridoio
69
254000
4000
Hollywood spenderebbe milioni di dollari per rappresentare una via anche piccola,
04:43
for a moviefilm because they'davevano have to do it manuallymanualmente.
70
258000
3000
in un film, perché dovrebbero farlo manualmente.
04:46
They'dAvrebbero driveguidare the streetsstrade with laserslaser calledchiamato LIDARLIDAR.
71
261000
2000
Guiderebbero per strada con dei laser chiamati LIDAR.
04:48
They'dAvrebbero collectedraccolto informationinformazione with photosfotografie. They'dAvrebbero manuallymanualmente buildcostruire eachogni buildingcostruzione.
72
263000
4000
Raccoglierebbero informazioni con le foto, costruirebbero manualmente ogni edificio.
04:52
We do this all throughattraverso softwareSoftware, algorithmsalgoritmi and mathmatematica --
73
267000
2000
Noi facciamo tutto questo con software, algoritmi e matematica.
04:54
a highlyaltamente automatedautomatizzato pipelineconduttura creatingla creazione di these citiescittà.
74
269000
3000
una sequenza automatica di comandi che crea queste città.
04:57
We tookha preso a decimaldecimale pointpunto off what it costcosto to buildcostruire these citiescittà,
75
272000
3000
Questo costa un punto decimale di quanto costa costruire queste città,
05:00
and that's how we're going to be ablecapace to scalescala this out and make this realityla realtà a dreamsognare.
76
275000
4000
ed ecco come passeremo a dimensioni maggiori, rendendo questo sogno una realtà.
05:04
We think about the userutente interfaceinterfaccia.
77
279000
2000
Pensiamo all'interfaccia utente.
05:06
What does it mean to look at it from multiplemultiplo perspectivesprospettive?
78
281000
3000
Cosa significa guardare questo da prospettive multiple?
05:09
An ortho-viewOrtho-vista, a nadir-viewNadir-vista. How do you keep the precisionprecisione of the fidelityfedeltà of the imageryimmagini
79
284000
5000
Da una orto-vista? Da una nadir-vista? Come mantinei la precisione della fedeltà dell'immagine
05:14
while maintainingil mantenimento the fluidityfluidità of the modelmodello?
80
289000
4000
mantenendo la fluidità del modello?
05:18
I'll wrapavvolgere up by showingmostrando you the --
81
293000
2000
Concluderò mostrandovi --
05:20
this is a brand-newnuovo di zecca peekPeek I haven'tnon hanno really shownmostrato into the lablaboratorio areala zona of VirtualVirtuale EarthTerra.
82
295000
4000
questo è un nuovissimo "dietro le quinte" che non ho mai mostrato nel laboratorio di Virtual Earth.
05:24
What we're doing is -- people like this a lot,
83
299000
3000
Quello che stiamo facendo -- la gente lo adora --
05:27
this bird'sdell'uccello eyeocchio imageryimmagini we work with. It's this highalto resolutionrisoluzione datadati.
84
302000
3000
riprese a volo d'uccello con cui lavoriamo. Sono dati ad alta risoluzione.
05:30
But what we'venoi abbiamo foundtrovato is they like the fluidityfluidità of the 3-D-D modelmodello.
85
305000
4000
Ma abbiamo scoperto che piacce la fluidità del modello 3D.
05:34
A childbambino can navigatenavigare with an XboxXbox controllercontroller di or a gamegioco controllercontroller di.
86
309000
4000
Un bambino può navigarlo con il controller della XBox, o un altro controller.
05:38
So here what we're tryingprovare to do is we bringportare the pictureimmagine and projectprogetto it into the 3-D-D modelmodello spacespazio.
87
313000
5000
Stiamo cercando di prendere l'immagine e proiettarla in un modello spaziale 3D.
05:43
You can see all typestipi of resolutionrisoluzione. From here, I can slowlylentamente panPan the imageImmagine over.
88
318000
6000
Potete vedere ogni tipo di risoluzione. Da qui, posso lentamente spaziare nell'immagine.
05:49
I can get the nextIl prossimo imageImmagine. I can blendmiscela and transitiontransizione.
89
324000
3000
Posso ottenere la prossima immagine. Posso mischiare e fare transizioni.
05:52
By doing this I don't loseperdere the originaloriginale detaildettaglio. In factfatto, I mightpotrebbe be recordingregistrazione historystoria.
90
327000
5000
Facendo così, non perdo il dettaglio originale. In effetti, potrei registrare la Storia.
05:57
The freshnessfreschezza, the capacitycapacità. I can turnturno this imageImmagine.
91
332000
3000
La freschezza, la potenzialità. Posso ruotare questa immagine.
06:00
I can look at it from multiplemultiplo viewpointspunti di vista and anglesangoli.
92
335000
3000
Posso guardarla da diverse angolature e punti di vista.
06:03
What we're tryingprovare to do is buildcostruire a virtualvirtuale worldmondo.
93
338000
3000
Stiamo cercando di costruire un mondo virtuale.
06:06
We hopesperanza that we can make computinginformatica a userutente modelmodello you're familiarfamiliare with,
94
341000
5000
Speriamo di trasformare tutto questo in un modello a voi familiare,
06:11
and really derivederivare insightsapprofondimenti from you, from all differentdiverso directionsindicazioni.
95
346000
4000
e che contenga i contributi di tutti voi, da qualunque parte provengano.
06:15
I thank you very much for your time.
96
350000
2000
Grazie del vostro tempo.
06:17
(ApplauseApplausi)
97
352000
1000
(Applausi)
Translated by Michele Gianella
Reviewed by Anna Cristiana Minoli

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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.

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