ABOUT THE SPEAKER
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.

Why you should listen

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.

More profile about the speaker
Lalitesh Katragadda | Speaker | TED.com
TEDIndia 2009

Lalitesh Katragadda: Making maps to fight disaster, build economies

Лалитеш Катрагада: Изработка на мапи за борба против катастрофи и градење економија

Filmed:
405,132 views

На почетокот на 2005 година, само 15 % од светот имаше мапи. Ова го отежнува доставувањето на помош после природни катастрофи - и го прикрива економскиот потенцијал на неискористена земја и непознати патишта. Во овој краток говор, Лалитеш Катрагада од Гугл, го прикажува Map Maker, групна алатка за изработка на мапи која луѓето од целата земјина топка ја користат за изработка на мапи на светот.
- 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

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

00:16
In 2008, Cyclone Nargis devastated Myanmar.
0
1000
5000
Во 2008 година, ураганот Наргис го зафати Мјанмар.
00:21
Millions of people were in severe need of help.
1
6000
4000
Милиони луѓе имаа потреба од помош.
00:25
The U.N. wanted to rush people and supplies to the area.
2
10000
4000
О.Н. сакаа да ги забрзат луѓето да поделат намирници.
00:29
But there were no maps, no maps of roads,
3
14000
3000
Но не постоеја мапи, немаше мапи на патишта,
00:32
no maps showing hospitals, no way for help to reach the cyclone victims.
4
17000
5000
немаше мапи со болници, немаше начин да се стигне до жртвите од ураганот.
00:37
When we look at a map of Los Angeles or London,
5
22000
3000
Кога ќе ги погледнеме мапите на Лос Анџелес, или на Лондон
00:40
it is hard to believe
6
25000
3000
тешко е да се поверува
00:43
that as of 2005, only 15 percent of the world
7
28000
3000
дека во 2005 година, само 15% од светот
00:46
was mapped to a geo-codable level of detail.
8
31000
3000
имаше мапи со геокодно ниво на детали.
00:49
The U.N. ran headfirst into a problem
9
34000
3000
О.Н. први се судрија со овој проблем
00:52
that the majority of the world's populous faces:
10
37000
2000
дека главнината од светската популација се соочува со:
00:54
not having detailed maps.
11
39000
2000
не постоење на детални мапи.
00:56
But help was coming.
12
41000
2000
Но помошта беше на повидок.
00:58
At Google, 40 volunteers
13
43000
2000
Во Гугл, 40 добороволци
01:00
used a new software
14
45000
3000
користеа нов софтвер
01:03
to map 120,000 kilometers of roads,
15
48000
3000
за да мапираат 120.000 километри патишта,
01:06
3,000 hospitals, logistics and relief points.
16
51000
3000
3.000 болници, логистика и места за одмор.
01:09
And it took them four days.
17
54000
2000
За тоа им требаа четири дена.
01:11
The new software they used? Google Mapmaker.
18
56000
3000
Новиот софтвер кој го користеа? Google Mapmaker.
01:14
Google Mapmaker is a technology that empowers each of us
19
59000
3000
Google Mapmaker е технологија која овозможува секому од нас
01:17
to map what we know locally.
20
62000
3000
да мапира она што го знаеме локално.
01:20
People have used this software
21
65000
2000
Луѓето го користеа овој софтвер
01:22
to map everything from roads to rivers,
22
67000
2000
за да мапираат сè, од патишта до реки,
01:24
from schools to local businesses,
23
69000
3000
од училишта до локални фирми,
01:27
and video stores to the corner store.
24
72000
3000
и видеотеки на секој агол.
01:30
Maps matter.
25
75000
2000
Мапите се битни.
01:32
Nobel Prize nominee Hernando De Soto
26
77000
2000
Номинираниот за Нобелова награда, Хернандо де Сото
01:34
recognized that the key to economic liftoff
27
79000
2000
утврдил дека клучот за економскиот напредок
01:36
for most developing countries
28
81000
2000
за најголемиот дел од земјите во развој
01:38
is to tap the vast amounts of uncapitalized land.
29
83000
3000
е да ги означат површините со неискористена земја.
01:41
For example, a trillion dollars
30
86000
3000
На пример, трилион долари
01:44
of real estate remains uncapitalized in India alone.
31
89000
3000
вредни недвижнини стојат неискористени само во Индија.
01:47
In the last year alone,
32
92000
2000
Само во последната година,
01:49
thousands of users in 170 countries
33
94000
4000
илјадници корисници од 170 држави,
01:53
have mapped millions of pieces of information,
34
98000
3000
мапираа милиони делчиња информации,
01:56
and created a map of a level of detail never thought viable.
35
101000
3000
и креираа мапа на ниво чии детали биле недостапни.
01:59
And this was made possible by
36
104000
2000
И ова било овозможено
02:01
the power of passionate users everywhere.
37
106000
4000
со помош на пасионираните корисници насекаде.
02:05
Let's look at some of the maps
38
110000
3000
Да погледнеме дел од мапите
02:08
being created by users right now.
39
113000
3000
кои штотуку биле креирани од корисниците.
02:11
So, as we speak, people are mapping the world
40
116000
2000
Додека зборуваме, луѓето го мапираат светот
02:13
in these 170 countries.
41
118000
2000
во овие 170 држави.
02:15
You can see Bridget in Africa who just mapped a road in Senegal.
42
120000
6000
Можете да ја видите Бриџит во Африка која штотуку мапирала еден пат во Сенегал.
02:21
And, closer to home, Chalua, an N.G. road in Bangalore.
43
126000
5000
А, поблизу до нас, Чалуа, мапирала пат во Бангалор.
02:26
This is the result of computational geometry,
44
131000
3000
Ова е резултатот од пресметковна геометрија,
02:29
gesture recognition, and machine learning.
45
134000
3000
препознавање знаци и машинско учење.
02:32
This is a victory of thousands of users,
46
137000
2000
Ова е победа на илјадници корисници,
02:34
in hundreds of cities,
47
139000
2000
во стотици градови,
02:36
one user, one edit at a time.
48
141000
2000
еден корисник, еден внесен податок.
02:38
This is an invitation to the 70 percent
49
143000
4000
Ова е покана за преостанатите 70 %
02:42
of our unmapped planet.
50
147000
2000
од нашата немапирана планета.
02:44
Welcome to the new world.
51
149000
2000
Добредојдовте во новиот свет.
02:46
(Applause)
52
151000
3000
(Аплауз)
Translated by Dejan Spaseski
Reviewed by Zoran Blazevski

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
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.

Why you should listen

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.

More profile about the speaker
Lalitesh Katragadda | Speaker | TED.com