TED2007
Stephen Lawler: Tour Microsoft's Virtual Earth
Stephen Lawler: Visita ao Virtual Earth da Microsoft
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Stephen Lawler, da Microsoft, leva-nos numa rápida visita ao Virtual Earth, subindo e descendo pelas suas paisagens urbanas hiper-reais com uma fluidez estonteante, uma proeza notável que exige focar grandes quantidades de dados.
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. Full bio
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
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00:25
What I want to talk to you about today is
0
0
3000
Hoje quero falar-vos
00:28
virtual worlds, digital globes, the 3-D Web, the Metaverse.
1
3000
9000
de mundos virtuais, de globos digitais,
da Web 3-D, do Metaverso.
00:37
What does this all mean for us?
2
12000
2000
O que significa tudo isso para nós?
00:39
What it means is the Web is going to become an exciting place again.
3
14000
5000
Isso significa que a Web vai
voltar a ser um lugar apaixonante
voltar a ser um lugar apaixonante
00:44
It's going to become super exciting as we transform
4
19000
3000
vai tornar-se muito excitante
à medida que a transformarmos
à medida que a transformarmos
00:47
to this highly immersive and interactive world.
5
22000
4000
num mundo altamente
envolvente e interativo.
envolvente e interativo.
00:51
With graphics, computing power, low latencies,
6
26000
3000
Graças aos gráficos,
à capacidade de cálculo, de baixa latência,
à capacidade de cálculo, de baixa latência,
00:54
these types of applications and possibilities
7
29000
3000
esses tipos de aplicações e possibilidades
00:57
are going to stream rich data into your lives.
8
32000
5000
estão prestes a transmitir
dados valiosos na nossa vida.
dados valiosos na nossa vida.
01:02
So the Virtual Earth initiative, and other types of these initiatives,
9
37000
5000
Assim, a iniciativa Virtual Earth,
e outros tipos de iniciativas destas,
e outros tipos de iniciativas destas,
01:07
are all about extending our current search metaphor.
10
42000
6000
estão apostadas em alargar
o nosso atual poder de pesquisa.
o nosso atual poder de pesquisa.
Quando pensamos nisso,
01:13
When you think about it, we're so constrained by browsing the Web,
11
48000
3000
estamos muito limitados ao navegar na Web.
Temos que fixar URL,
gravar os nossos favoritos.
gravar os nossos favoritos.
01:16
remembering URLs, saving favorites.
12
51000
3000
Quando avançamos na pesquisa,
contamos com as avaliações de relevância,
contamos com as avaliações de relevância,
01:19
As we move to search, we rely on the relevance rankings,
13
54000
3000
01:22
the Web matching, the index crawling.
14
57000
3000
as correspondências na Web,
o rastreamento do índice.
o rastreamento do índice.
Mas nós queremos usar o nosso cérebro!
01:25
But we want to use our brain!
15
60000
2000
Queremos navegar, explorar,
descobrir informações.
descobrir informações.
01:27
We want to navigate, explore, discover information.
16
62000
3000
01:30
In order to do that, we have to put you as a user back in the driver's seat.
17
65000
5000
Para isso, temos que voltar a colocar
o utilizador no comando.
o utilizador no comando.
Precisamos de cooperação entre vocês,
a rede informática e o computador.
a rede informática e o computador.
01:35
We need cooperation between you and the computing network and the computer.
18
70000
4000
01:39
So what better way to put you back in the driver's seat
19
74000
4000
Então, a melhor maneira
de vos colocar de novo no comando
de vos colocar de novo no comando
não será colocar-vos no mundo real
com que vocês interagem todos os dias?
com que vocês interagem todos os dias?
01:43
than to put you in the real world that you interact in every day?
20
78000
3000
01:46
Why not leverage the learnings that you've been learning your entire life?
21
81000
4000
Porque não aproveitar as aprendizagens
que vocês fizeram durante a vossa vida?
que vocês fizeram durante a vossa vida?
01:50
So Virtual Earth is about starting off
22
85000
3000
Assim, o Virtual Earth começará por criar
01:53
creating the first digital representation, comprehensive, of the entire world.
23
88000
5000
a primeira representação digital
abrangente do mundo inteiro.
abrangente do mundo inteiro.
01:58
What we want to do is mix in all types of data.
24
93000
3000
Queremos misturar todos os tipos de dados.
02:01
Tag it. Attribute it. Metadata. Get the community to add local depth,
25
96000
5000
Etiquetá-los, defini-los. Metadados.
Pedir à comunidade que adicione
profundidade local, conhecimentos globais.
profundidade local, conhecimentos globais.
02:06
global perspective, local knowledge.
26
101000
3000
02:09
So when you think about this problem,
27
104000
2000
Assim, quando vocês pensarem
neste problema,
neste problema,
02:11
what an enormous undertaking. Where do you begin?
28
106000
4000
que enorme empreendimento!
Por onde começar?
02:15
Well, we collect data from satellites, from airplanes,
29
110000
4000
Nós reunimos dados
provenientes de satélites,
provenientes de satélites,
de aviões, de pessoas,
de veículos terrestres.
de veículos terrestres.
02:19
from ground vehicles, from people.
30
114000
3000
02:22
This process is an engineering problem,
31
117000
5000
Este processo é um problema de engenharia,
um problema mecânico,
um problema mecânico,
02:27
a mechanical problem, a logistical problem, an operational problem.
32
122000
4000
um problema logístico,
um problema operacional.
um problema operacional.
02:31
Here is an example of our aerial camera.
33
126000
2000
Este é um exemplo da nossa câmara aérea.
02:33
This is panchromatic. It's actually four color cones.
34
128000
3000
É pancromática.
São quatro cones de cor.
São quatro cones de cor.
02:36
In addition, it's multi-spectral.
35
131000
2000
Além disso, é multi-espetral.
02:38
We collect four gigabits per second of data,
36
133000
4000
Recolhemos quatro gigabits
de informações por segundo.
de informações por segundo.
02:42
if you can imagine that kind of data stream coming down.
37
137000
2000
Tentem imaginar
essa torrente de fluxo de dados.
essa torrente de fluxo de dados.
02:44
That's equivalent to a constellation of 12 satellites at highest res capacity.
38
139000
6000
Isso é equivalente
a uma constelação de 12 satélites
a uma constelação de 12 satélites
com a maior capacidade de resolução.
02:50
We fly these airplanes at 5,000 feet in the air.
39
145000
4000
Estes aviões voam a uma altitude
de 1500 metros.
de 1500 metros.
Vemos a câmara ali na frente.
02:54
You can see the camera on the front. We collect multiple viewpoints,
40
149000
3000
Recolhemos de vários pontos de vista,
profundidades, ângulos, texturas.
profundidades, ângulos, texturas.
02:57
vantage points, angles, textures. We bring all that data back in.
41
152000
6000
Recuperamos todos esses dados.
03:03
We sit here -- you know, think about the ground vehicles, the human scale --
42
158000
4000
Aqui sentados — ao nível
dos veículos terrestres, à escala humana —
dos veículos terrestres, à escala humana —
o que é que vemos pessoalmente?
03:07
what do you see in person? We need to capture that up close
43
162000
2000
Temos que captar isso de perto
para estabelecer que tipo de experiência é.
para estabelecer que tipo de experiência é.
03:09
to establish that what it's like-type experience.
44
164000
4000
03:13
I bet many of you have seen the Apple commercials,
45
168000
4000
Eu aposto que muitos de vocês
viram a publicidade da Apple,
viram a publicidade da Apple,
03:17
kind of poking at the PC for their brilliance and simplicity.
46
172000
6000
que aparecem no PC
com brilhantismo e simplicidade.
com brilhantismo e simplicidade.
Há um segredinho desconhecido.
03:23
So a little unknown secret is --
47
178000
2000
03:25
did you see the one with the guy, he's got the Web cam?
48
180000
4000
Já viram aquele com um tipo
que tem uma câmara Web?
que tem uma câmara Web?
03:29
The poor PC guy. They're duct taping his head. They're just wrapping it on him.
49
184000
4000
O pobrezinho tem a câmara
presa à cabeça com fita adesiva.
presa à cabeça com fita adesiva.
03:33
Well, a little unknown secret is his brother actually works on the Virtual Earth team.
50
188000
4000
Um segredo é que o irmão dele
trabalha na equipa do Virtual Earth.
trabalha na equipa do Virtual Earth.
03:37
(Laughter). So they've got a little bit of a sibling rivalry thing going on here.
51
192000
5000
(Risos)
Há aqui alguma rivalidade
entre irmãos.
entre irmãos.
03:42
But let me tell you -- it doesn't affect his day job.
52
197000
2000
Mas deixem-me dizer,
isso não afeta o trabalho diário.
isso não afeta o trabalho diário.
03:44
We think a lot of good can come from this technology.
53
199000
3000
Nós pensamos que esta tecnologia
pode fazer coisas boas.
pode fazer coisas boas.
03:47
This was after Katrina. We were the first commercial fleet of airplanes
54
202000
4000
Isto foi depois do Katrina.
Fomos a primeira frota comercial de aviões
03:51
to be cleared into the disaster impact zone.
55
206000
3000
a definir a zona de impacto do desastre.
03:54
We flew the area. We imaged it. We sent in people. We took pictures of interiors,
56
209000
5000
Sobrevoámos a área, fotografámo-la,
enviámos pessoas.
enviámos pessoas.
Tirámos fotos de interiores,
de áreas de desastre.
de áreas de desastre.
03:59
disaster areas. We helped with the first responders, the search and rescue.
57
214000
4000
Ajudámos os primeiros socorristas,
de busca e de salvamento.
de busca e de salvamento.
04:03
Often the first time anyone saw what happened to their house was on Virtual Earth.
58
218000
5000
A primeira vez que alguém
viu o que acontecera à sua casa
viu o que acontecera à sua casa
foi no Virtual Earth.
04:08
We made it all freely available on the Web, just to --
59
223000
2000
Publicámos tudo gratuitamente na Web,
04:10
it was obviously our chance of helping out with the cause.
60
225000
4000
obviamente era a nossa oportunidade
de ajudar aquela causa.
de ajudar aquela causa.
Quando pensamos em como
tudo isto se junta,
tudo isto se junta,
04:14
When we think about how all this comes together,
61
229000
3000
04:17
it's all about software, algorithms and math.
62
232000
4000
tudo se resume a um "software",
algoritmos e matemática.
algoritmos e matemática.
04:21
You know, we capture this imagery but to build the 3-D models
63
236000
3000
Captamos estas imagens,
mas, mas para construir os modelos 3-D,
mas, mas para construir os modelos 3-D,
04:24
we need to do geo-positioning. We need to do geo-registering of the images.
64
239000
5000
precisamos de fazer
o posicionamento geográfico.
o posicionamento geográfico.
Precisamos de agrupá-las e ajustá-las,
fazer o registo geográfico das imagens,
04:29
We have to bundle adjust them. Find tie points.
65
244000
2000
encontrar os pontos de ligação,
extrair a geometria das imagens.
extrair a geometria das imagens.
04:31
Extract geometry from the images.
66
246000
3000
04:34
This process is a very calculated process.
67
249000
4000
Este processo exige muitos cálculos.
Na verdade, foi sempre feito manualmente.
04:38
In fact, it was always done manual.
68
253000
1000
04:39
Hollywood would spend millions of dollars to do a small urban corridor
69
254000
4000
Hollywood gastava milhões de dólares
para fazer um pequeno corredor
urbano para um filme
urbano para um filme
04:43
for a movie because they'd have to do it manually.
70
258000
3000
porque tinham que fazer isso manualmente.
04:46
They'd drive the streets with lasers called LIDAR.
71
261000
2000
Percorriam as ruas
com lasers chamados LIDAR.
com lasers chamados LIDAR.
04:48
They'd collected information with photos. They'd manually build each building.
72
263000
4000
Reuniam informações com fotos.
Construíam cada edifício manualmente.
Construíam cada edifício manualmente.
04:52
We do this all through software, algorithms and math --
73
267000
2000
Nós fazemos isso com "software",
algoritmos e matemática,
algoritmos e matemática,
04:54
a highly automated pipeline creating these cities.
74
269000
3000
um canal automatizado
que cria essas cidades.
que cria essas cidades.
04:57
We took a decimal point off what it cost to build these cities,
75
272000
3000
Tiramos um ponto decimal ao custo
de construir essas cidades,
de construir essas cidades,
05:00
and that's how we're going to be able to scale this out and make this reality a dream.
76
275000
4000
e é assim que vamos conseguir
tornar o sonho em realidade.
tornar o sonho em realidade.
05:04
We think about the user interface.
77
279000
2000
Pensamos na interface do utilizador.
05:06
What does it mean to look at it from multiple perspectives?
78
281000
3000
O que significa olhar para isto
de múltiplas perspetivas?
de múltiplas perspetivas?
05:09
An ortho-view, a nadir-view. How do you keep the precision of the fidelity of the imagery
79
284000
5000
Uma visão ortogonal, uma visão de nadir.
Como mantemos o rigor
da fidelidade das imagens?
da fidelidade das imagens?
05:14
while maintaining the fluidity of the model?
80
289000
4000
mantendo a fluidez do modelo?
05:18
I'll wrap up by showing you the --
81
293000
2000
Vou terminar, mostrando-vos.
05:20
this is a brand-new peek I haven't really shown into the lab area of Virtual Earth.
82
295000
4000
Isto é uma coisa nova
que ainda não mostrei
no laboratório do Virtual Earth.
no laboratório do Virtual Earth.
05:24
What we're doing is -- people like this a lot,
83
299000
3000
Estamos a trabalhar
— as pessoas adoram isto —
— as pessoas adoram isto —
com imagens de perspetiva de pássaro.
05:27
this bird's eye imagery we work with. It's this high resolution data.
84
302000
3000
São dados de alta resolução.
05:30
But what we've found is they like the fluidity of the 3-D model.
85
305000
4000
Mas descobrimos que elas gostam
da fluidez do modelo 3D.
da fluidez do modelo 3D.
05:34
A child can navigate with an Xbox controller or a game controller.
86
309000
4000
Uma criança pode navegar
com um controlador de Xbox ou de um jogo.
com um controlador de Xbox ou de um jogo.
05:38
So here what we're trying to do is we bring the picture and project it into the 3-D model space.
87
313000
5000
Assim, estamos a tentar trazer a imagem
e projetá-la no espaço do modelo de 3-D.
e projetá-la no espaço do modelo de 3-D.
05:43
You can see all types of resolution. From here, I can slowly pan the image over.
88
318000
6000
Podem ver todos tipos de resolução.
A partir daqui, posso deslocar
a imagem lentamente.
a imagem lentamente.
Posso pegar na imagem seguinte,
posso misturar e fazer a transição.
posso misturar e fazer a transição.
05:49
I can get the next image. I can blend and transition.
89
324000
3000
05:52
By doing this I don't lose the original detail. In fact, I might be recording history.
90
327000
5000
Mas não perco os pormenores originais.
Posso estar a registar história.
A frescura, a capacidade.
05:57
The freshness, the capacity. I can turn this image.
91
332000
3000
Posso rodar esta imagem.
06:00
I can look at it from multiple viewpoints and angles.
92
335000
3000
Posso olhar para ela de múltiplos
pontos de vista e ângulos.
pontos de vista e ângulos.
06:03
What we're trying to do is build a virtual world.
93
338000
3000
Estamos a tentar construir
um mundo virtual.
um mundo virtual.
06:06
We hope that we can make computing a user model you're familiar with,
94
341000
5000
Esperamos poder fazer da informática
um modelo de utilizador que conheçam
um modelo de utilizador que conheçam
06:11
and really derive insights from you, from all different directions.
95
346000
4000
e obter perceções de vocês,
de todas as direções diferentes.
de todas as direções diferentes.
06:15
I thank you very much for your time.
96
350000
2000
Muito obrigado.
(Aplausos)
06:17
(Applause)
97
352000
1000
ABOUT THE SPEAKER
Stephen Lawler - General manager of Microsoft's Virtual EarthStephen 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.
Stephen Lawler | Speaker | TED.com