TED2018
Will Marshall: The mission to create a searchable database of Earth's surface
Will Marshall: A missão de criar uma base de dados pesquisável sobre a superfície da Terra
Filmed:
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E se você pudesse pesquisar sobre a superfície da Terra da mesma forma que você pesquisa na Internet? Will Marshall e sua equipe de Planet usam a maior frota de satélites do mundo para projetar imagens de toda a Terra todos os dias. Agora, eles estão seguindo adiante com um novo projeto: usar Inteligência Artificial para indexar todos os objetos do planeta ao longo do tempo - o que pode fazer com que navios, árvores, casas e todo o o resto na Terra sejam pesquisáveis, da mesma forma que você pesquisa no Google. Ele compartilha uma visão de como esse banco de dados pode se tornar um registro vivo de mudanças físicas imensas acontecendo ao redor do globo. "Você não pode consertar algo que não vê", diz Marshall. "Queremos dar às pessoas ferramentas para enxergar mudanças e entrar em ação".
Will Marshall - Space scientist
At Planet, Will Marshall leads overall strategy for commercializing new geospatial data and analytics that are disrupting agriculture, mapping, energy, the environment and other vertical markets. Full bio
At Planet, Will Marshall leads overall strategy for commercializing new geospatial data and analytics that are disrupting agriculture, mapping, energy, the environment and other vertical markets. Full bio
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00:12
Four years ago, here at TED,
0
761
2215
Há quatro anos, aqui no TED,
00:15
I announced Planet's Mission 1:
1
3000
2336
anunciei a missão 1 da "Planet":
00:17
to launch a fleet of satellites
2
5360
1856
lançar uma frota de satélites
00:19
that would image
the entire Earth, every day,
the entire Earth, every day,
3
7240
2280
que projetasse imagens
da Terra, todos os dias,
da Terra, todos os dias,
00:22
and to democratize access to it.
4
10560
1640
e democratizar o acesso a elas.
O problema que estávamos
tentando resolver era simples.
tentando resolver era simples.
00:25
The problem we were trying
to solve was simple.
to solve was simple.
5
13520
2216
00:27
Satellite imagery you find online is old,
typically years old,
typically years old,
6
15760
3096
Imagens por satélite on-line são antigas,
a maioria criada há anos,
a maioria criada há anos,
00:30
yet human activity was happening
on days and weeks and months,
on days and weeks and months,
7
18880
3936
mas a atividade humana acontece
todos os dias, semanas e meses,
todos os dias, semanas e meses,
00:34
and you can't fix what you can't see.
8
22840
2256
e você não pode consertar o que não se vê.
00:37
We wanted to give people the tools
to see that change and take action.
to see that change and take action.
9
25120
3776
Queríamos dar às pessoas as ferramentas
para virem essa mudança e agirem.
para virem essa mudança e agirem.
00:40
The beautiful Blue Marble image,
taken by the Apollo 17 astronauts in 1972
taken by the Apollo 17 astronauts in 1972
10
28920
4936
A linda imagem Blue Marble, tirada
pelos astronautas da Apollo em 1972,
pelos astronautas da Apollo em 1972,
00:45
had helped humanity become aware
that we're on a fragile planet.
that we're on a fragile planet.
11
33880
3280
ajudou a humanidade a entender
que estamos em um planeta frágil.
que estamos em um planeta frágil.
00:49
And we wanted to take it
to the next level,
to the next level,
12
37600
2056
Queremos subir a um outro nível,
00:51
to give people the tools
to take action, to take care of it.
to take action, to take care of it.
13
39680
3456
dar às pessoas as ferramentas
para agirem e tomarem conta da Terra.
para agirem e tomarem conta da Terra.
00:55
Well, after many
Apollo projects of our own,
Apollo projects of our own,
14
43160
4056
Após vários projetos Apollo nossos,
00:59
launching the largest fleet
of satellites in human history,
of satellites in human history,
15
47240
2960
lançando a maior frota de satélites
na história da humanidade,
na história da humanidade,
01:03
we have reached our target.
16
51600
1520
alcançamos nosso objetivo.
01:06
Today, Planet images
the entire Earth, every single day.
the entire Earth, every single day.
17
54080
3656
Hoje, a Planet fotografa o planeta
Terra inteiro, todos os dias.
Terra inteiro, todos os dias.
01:09
Mission accomplished.
18
57760
1216
Missão cumprida.
01:11
(Applause)
19
59000
2536
(Aplausos)
01:13
Thank you.
20
61560
1200
Obrigado.
01:15
It's taken 21 rocket launches --
21
63600
3976
Foram necessários 21 foguetes lançados...
01:19
this animation makes it look
really simple -- it was not.
really simple -- it was not.
22
67600
4160
esta animação faz parecer
algo bem simples, mas não foi.
algo bem simples, mas não foi.
01:25
And we now have
over 200 satellites in orbit,
over 200 satellites in orbit,
23
73040
3456
E agora temos mais
de 200 satélites na órbita,
de 200 satélites na órbita,
01:28
downlinking their data to 31 ground
stations we built around the planet.
stations we built around the planet.
24
76520
3936
transmitindo dados a 31 estações
terrestres que construímos no mundo todo.
terrestres que construímos no mundo todo.
01:32
In total, we get 1.5 million 29-megapixel
images of the Earth down each day.
images of the Earth down each day.
25
80480
6296
Ao todo, obtemos 1,5 milhão de imagens
de 29 megapixels da Terra todos os dias.
de 29 megapixels da Terra todos os dias.
01:38
And on any one location
of the Earth's surface,
of the Earth's surface,
26
86800
2416
E em qualquer lugar
na superfície da Terra,
na superfície da Terra,
01:41
we now have on average
more than 500 images.
more than 500 images.
27
89240
3496
temos agora uma média
de mais de 500 imagens.
de mais de 500 imagens.
01:44
A deep stack of data,
documenting immense change.
documenting immense change.
28
92760
3880
Uma quantidade gigantesca de dados,
documentando mudanças imensas.
documentando mudanças imensas.
01:49
And lots of people are using this imagery.
29
97320
2536
E muitas pessoas
estão usando essas imagens.
estão usando essas imagens.
01:51
Agricultural companies are using it
to improve farmers' crop yields.
to improve farmers' crop yields.
30
99880
5136
Empresas agrícolas as usam para melhorar
o rendimento de colheitas de agricultores.
o rendimento de colheitas de agricultores.
01:57
Consumer-mapping companies are using it
to improve the maps you find online.
to improve the maps you find online.
31
105040
4176
Empresas de mapeamento de consumidores
as usam para melhorar mapas on-line.
as usam para melhorar mapas on-line.
Governos as usam
para segurança das fronteiras
para segurança das fronteiras
02:01
Governments are using it
for border security
for border security
32
109240
2096
02:03
or helping with disaster response
after floods and fires and earthquakes.
after floods and fires and earthquakes.
33
111360
3680
ou para ajudar na resposta a desastres
após enchentes, incêndios e terremotos.
após enchentes, incêndios e terremotos.
02:08
And lots of NGOs are using it.
34
116320
1536
E muitas ONGs também,
02:09
So, for tracking
and stopping deforestation.
and stopping deforestation.
35
117880
3416
para rastrear e impedir desmatamento.
02:13
Or helping to find the refugees
fleeing Myanmar.
fleeing Myanmar.
36
121320
3536
Ou ajudar a achar refugiados
fugindo de Myanmar.
fugindo de Myanmar.
02:16
Or to track all the activities
in the ongoing crisis in Syria,
in the ongoing crisis in Syria,
37
124880
4376
Ou rastrear todas as atividades
durante a crise atual na Síria,
durante a crise atual na Síria,
02:21
holding all sides accountable.
38
129280
1680
responsabilizando todas as partes.
02:24
And today, I'm pleased
to announce Planet stories.
to announce Planet stories.
39
132640
3456
Hoje, tenho o prazer de anunciar
as histórias da Planet.
as histórias da Planet.
02:28
Anyone can go online to planet.com
40
136120
2296
Qualquer pessoa pode visitar planet.com,
02:30
open an account and see
all of our imagery online.
all of our imagery online.
41
138440
3240
abrir uma conta e ver todas
as nossas imagens on-line.
as nossas imagens on-line.
02:34
It's a bit like Google Earth,
except it's up-to-date imagery,
except it's up-to-date imagery,
42
142480
3096
É um pouco como Google Earth,
exceto que são imagens atualizadas,
exceto que são imagens atualizadas,
02:37
and you can see back through time.
43
145600
2680
e você pode ver as anteriores também.
02:41
You can compare any two days
44
149040
1696
É possível comparar entre os dias
02:42
and see the dramatic changes
that happen around our planet.
that happen around our planet.
45
150760
2880
e ver as mudanças dramáticas
ao redor do planeta.
ao redor do planeta.
02:46
Or you can create a time lapse
through the 500 images that we have
through the 500 images that we have
46
154560
3400
Ou você pode criar um intervalo
de tempo através de 500 imagens
de tempo através de 500 imagens
02:50
and see that change
dramatically over time.
dramatically over time.
47
158600
2560
e ver a mudança progressiva
dramaticamente.
dramaticamente.
02:54
And you can share these over social media.
48
162000
2720
E é possível compartilhar
via mídias sociais.
via mídias sociais.
02:57
It's pretty cool.
49
165520
1216
É bem legal.
02:58
(Applause)
50
166760
1216
(Aplausos)
03:00
Thank you.
51
168000
1200
Obrigado.
Criamos essa ferramenta
inicialmente para jornalistas
inicialmente para jornalistas
03:02
We initially created this tool
for news journalists,
for news journalists,
52
170440
2456
03:04
who wanted to get unbiased information
about world events.
about world events.
53
172920
2736
em busca de informações
imparciais sobre eventos mundiais.
imparciais sobre eventos mundiais.
03:07
But now we've opened it up
for anyone to use,
for anyone to use,
54
175680
2216
Mas agora abrimos para uso geral,
03:09
for nonprofit or personal uses.
55
177920
2000
além de fins não lucrativos ou pessoais.
03:12
And we hope it will give people the tools
to find and see the changes on the planet
to find and see the changes on the planet
56
180600
4416
Esperamos que isso permita a todos
que achem e vejam as mudanças no planeta
que achem e vejam as mudanças no planeta
03:17
and take action.
57
185040
1200
e ajam.
03:18
OK, so humanity now has this database
of information about the planet,
of information about the planet,
58
186920
4256
A humanidade agora tem
essa base de dados sobre o planeta,
essa base de dados sobre o planeta,
mudando ao longo do tempo.
03:23
changing over time.
59
191200
1216
03:24
What's our next mission, what's Mission 2?
60
192440
2056
Qual nossa próxima missão, a Missão 2?
Em resumo, é espaço mais IA.
03:26
In short, it's space plus AI.
61
194520
2440
Estamos usando a inteligência
artificial para achar objetos
artificial para achar objetos
03:29
What we're doing
with artificial intelligence
with artificial intelligence
62
197720
2176
03:31
is finding the objects
in all the satellite images.
in all the satellite images.
63
199920
3096
em todas as imagens de satélite.
03:35
The same AI tools that are used
to find cats in videos online
to find cats in videos online
64
203040
4536
As mesmas ferramentas de IA que são
usadas para achar gatos em vídeos on-line,
usadas para achar gatos em vídeos on-line,
03:39
can also be used to find
information on our pictures.
information on our pictures.
65
207600
3896
também podem ser usadas para achar
informações nas nossas fotos.
informações nas nossas fotos.
03:43
So, imagine if you can say,
this is a ship, this is a tree,
this is a ship, this is a tree,
66
211520
3336
Então imagine poder dizer:
aqui temos um navio, uma árvore,
aqui temos um navio, uma árvore,
03:46
this is a car, this is a road,
this is a building, this is a truck.
this is a building, this is a truck.
67
214880
4376
um carro, uma estrada,
um edifício, um caminhão.
um edifício, um caminhão.
03:51
And if you could do that
for all of the millions of images
for all of the millions of images
68
219280
2736
E se pudesse fazer o mesmo
com todas as milhões de imagens
com todas as milhões de imagens
03:54
coming down per day,
69
222040
1256
geradas diariamente,
03:55
then you basically create a database
70
223320
1736
você então criaria uma base de dados
03:57
of all the sizable objects
on the planet, every day.
on the planet, every day.
71
225080
2656
de todos os objetos grandes
no planeta, todos os dias.
no planeta, todos os dias.
03:59
And that database is searchable.
72
227760
1560
Essa base de dados é pesquisável.
04:02
So that's exactly what we're doing.
73
230520
2096
Isso é exatamente o que estamos fazendo.
04:04
Here's a prototype, working on our API.
74
232640
2256
Aqui está um protótipo, com base
no nosso API. Isso é Pequim.
no nosso API. Isso é Pequim.
04:06
This is Beijing.
75
234920
1456
04:08
So, imagine if we wanted
to count the planes in the airport.
to count the planes in the airport.
76
236400
2856
Então, imagine se quisermos
contar os aviões no aeroporto.
contar os aviões no aeroporto.
04:11
We select the airport,
77
239280
1856
Selecionamos o aeroporto,
04:13
and it finds the planes in today's image,
78
241160
2376
achamos os aviões na imagem de hoje,
04:15
and finds the planes
in the whole stack of images before it,
in the whole stack of images before it,
79
243560
3256
bem como os aviões em todas
as imagens antes dela,
as imagens antes dela,
04:18
and then outputs this graph of all
the planes in Beijing airport over time.
the planes in Beijing airport over time.
80
246840
4896
e então este gráfico é projetado com todos
os aviões no aeroporto ao longo do tempo.
os aviões no aeroporto ao longo do tempo.
04:23
Of course, you could do this
for all the airports around the world.
for all the airports around the world.
81
251760
3576
Claro, você pode fazer isso com todos
os aeroportos no mundo inteiro.
os aeroportos no mundo inteiro.
04:27
And let's look here
in the port of Vancouver.
in the port of Vancouver.
82
255360
2936
E vejamos aqui no porto de Vancouver.
04:30
So, we would do the same,
but this time we would look for vessels.
but this time we would look for vessels.
83
258320
3536
Faríamos o mesmo, mas neste caso,
estaríamos buscando por navios.
estaríamos buscando por navios.
04:33
So, we zoom in on Vancouver,
we select the area,
we select the area,
84
261880
4136
Aumentamos o zoom em Vancouver,
selecionamos a área,
selecionamos a área,
04:38
and we search for ships.
85
266040
2056
e procuramos por navios, e isso
projeta onde todos os navios estão.
projeta onde todos os navios estão.
04:40
And it outputs where all the ships are.
86
268120
1858
04:42
Now, imagine how useful this would be
to people in coast guards
to people in coast guards
87
270002
3214
Agora, imagine quão útil isso seria
para quem é da guarda costeira
para quem é da guarda costeira
04:45
who are trying to track
and stop illegal fishing.
and stop illegal fishing.
88
273240
2736
e está tentando rastrear
e impedir pesca ilegal.
e impedir pesca ilegal.
04:48
See, legal fishing vessels
89
276000
2056
Veja, navios de pesca legal
04:50
transmit their locations
using AIS beacons.
using AIS beacons.
90
278080
2936
transmitem sua localidade
usando alertas de segurança AIS.
usando alertas de segurança AIS.
04:53
But we frequently find ships
that are not doing that.
that are not doing that.
91
281040
3616
Mas com frequência encontramos
navios que não estão fazendo isso.
navios que não estão fazendo isso.
04:56
The pictures don't lie.
92
284680
1776
As imagens não mentem.
Então, guardas costeiras podem usá-las
para procurar navios de pesca ilegal.
para procurar navios de pesca ilegal.
04:58
And so, coast guards could use that
93
286480
1696
05:00
and go and find
those illegal fishing vessels.
those illegal fishing vessels.
94
288200
2176
E em breve teremos não só navios e aviões,
05:02
And soon we'll add
not just ships and planes
not just ships and planes
95
290400
2176
05:04
but all the other objects,
96
292600
1296
mas também todos os outros objetos,
e projetaremos dados atualizados
e projetaremos dados atualizados
05:05
and we can output data feeds
97
293920
1896
05:07
of those locations
of all these objects over time
of all these objects over time
98
295840
2536
dos locais desses objetos
ao longo do tempo
ao longo do tempo
05:10
that can be integrated digitally
from people's work flows.
from people's work flows.
99
298400
3056
sendo integrados digitalmente
no fluxo de trabalho das pessoas.
no fluxo de trabalho das pessoas.
05:13
In time, we could get
more sophisticated browsers
more sophisticated browsers
100
301480
3056
Com o tempo, poderemos obter
navegadores mais sofisticados
navegadores mais sofisticados
05:16
that people pull in
from different sources.
from different sources.
101
304560
2336
utilizáveis por fontes diferentes.
05:18
But ultimately, I can imagine us
abstracting out the imagery entirely
abstracting out the imagery entirely
102
306920
4696
Mas, acima de tudo, nos imagino
abstraindo as imagens por completo
abstraindo as imagens por completo
05:23
and just having a queryable
interface to the Earth.
interface to the Earth.
103
311640
2416
e tendo só uma interface
buscável sobre a Terra.
buscável sobre a Terra.
Imagine poder apenas perguntar:
"Ei, quantas casas existem no Paquistão?
"Ei, quantas casas existem no Paquistão?
05:26
Imagine if we could just ask,
104
314080
1416
05:27
"Hey, how many houses
are there in Pakistan?
are there in Pakistan?
105
315520
2536
05:30
Give me a plot of that versus time."
106
318080
1936
Dê-me a explicação disso versus tempo".
05:32
"How many trees are there in the Amazon
107
320040
2176
"Quantas árvores existem na Amazônia
05:34
and can you tell me the locations
of the trees that have been felled
of the trees that have been felled
108
322240
3216
e quais os locais das árvores
que foram derrubadas
que foram derrubadas
05:37
between this week and last week?"
109
325480
1656
entre a semana passada e a atual?"
05:39
Wouldn't that be great?
110
327160
1216
Não seria ótimo?
05:40
Well, that's what
we're trying to go towards,
we're trying to go towards,
111
328400
2136
Bom, isso é o que estamos tentando fazer,
05:42
and we call it "Queryable Earth."
112
330560
1856
e chamamos isso de "Queryable Earth".
05:44
So, Planet's Mission 1 was
to image the whole planet every day
to image the whole planet every day
113
332440
3896
Então, a Missão 1 da Planet foi projetar
todo o planeta em imagens todos os dias
todo o planeta em imagens todos os dias
05:48
and make it accessible.
114
336360
2336
e torná-las acessíveis.
05:50
Planet's Mission 2 is to index
all the objects on the planet over time
all the objects on the planet over time
115
338720
3816
A Missão 2 da Planet é indexar todos
os objetos do planeta ao longo do tempo
os objetos do planeta ao longo do tempo
05:54
and make it queryable.
116
342560
1240
e torná-los pesquisáveis.
05:56
Let me leave you with an analogy.
117
344760
2136
Vou deixar uma analogia com vocês.
05:58
Google indexed what's on the internet
and made it searchable.
and made it searchable.
118
346920
3400
O Google indexou o que há na Internet
e tornou isso pesquisável.
e tornou isso pesquisável.
06:03
Well, we're indexing what's on the Earth
and making it searchable.
and making it searchable.
119
351080
3256
Bom, estamos indexando o que há na Terra
e tornando isso pesquisável.
e tornando isso pesquisável.
06:06
Thank you very much.
120
354360
1336
Muito obrigado.
06:07
(Applause)
121
355720
4520
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Will Marshall - Space scientistAt Planet, Will Marshall leads overall strategy for commercializing new geospatial data and analytics that are disrupting agriculture, mapping, energy, the environment and other vertical markets.
Why you should listen
Will Marshall is the co-founder and CEO of Planet. Prior to Planet, he was a Scientist at NASA/USRA where he worked on missions "LADEE" and "LCROSS," served as co-principal investigator on PhoneSat, and was the technical lead on research projects in space debris remediation.
Marshall received his PhD in Physics from the University of Oxford and his Masters in Physics with Space Science and Technology from the University of Leicester. He was a Postdoctoral Fellow at George Washington University and Harvard.
Will Marshall | Speaker | TED.com