TED2018
Will Marshall: The mission to create a searchable database of Earth's surface
Will Marshall: A missão para criar uma base de dados de pesquisa da superfície terrestre
Filmed:
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E se pudéssemos pesquisar a superfície terrestre da mesma maneira que pesquisamos na Internet? Will Marshall e a sua equipa no Planet usam a maior frota de satélites do mundo para criar imagens da Terra todos os dias. Agora estão a criar um novo projeto: usar a IA para indexar todos os objetos no planeta — o que tornaria pesquisável navios, árvores, casas e tudo o resto na Terra, da mesma maneira que pesquisamos no Google. Ele partilha a sua visão em como esta base de dados se pode tornar num recorde vivo das imensas mudanças físicas que acontecem em todo o globo. "Não podemos reparar aquilo que não conseguimos ver," diz Marshall. " Queremos dar às pessoas as ferramentas para verem e agirem"
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
eu anunciei Planet's Mission 1:
00:17
to launch a fleet of satellites
2
5360
1856
para lançar uma frota de satélites
00:19
that would image
the entire Earth, every day,
the entire Earth, every day,
3
7240
2280
que iriam fotografar a Terra, diariamente,
00:22
and to democratize access to it.
4
10560
1640
e democratizar o seu acesso.
00:25
The problem we were trying
to solve was simple.
to solve was simple.
5
13520
2216
O problema que tentávamos
resolver era simples.
resolver era simples.
00:27
Satellite imagery you find online is old,
typically years old,
typically years old,
6
15760
3096
As imagens por satélite "online"
são antigas, normalmente têm anos,
são antigas, normalmente têm anos,
00:30
yet human activity was happening
on days and weeks and months,
on days and weeks and months,
7
18880
3936
contudo a atividade humana estava
a acontecer em dias, meses e semanas,
a acontecer em dias, meses e semanas,
00:34
and you can't fix what you can't see.
8
22840
2256
e não podemos resolver
o que não conseguimos ver.
o que não conseguimos ver.
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 ver essa mudança e agir.
para ver essa mudança e agir.
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 bela imagem do Berlinde Azul, tirada
pelos astronautas do Apollo 17 em 1972
pelos astronautas do Apollo 17 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 num planeta frágil.
que estamos num planeta frágil.
00:49
And we wanted to take it
to the next level,
to the next level,
12
37600
2056
E nós queríamos levá-lo ao nível seguinte,
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, para cuidarem dele.
para agirem, para cuidarem dele.
00:55
Well, after many
Apollo projects of our own,
Apollo projects of our own,
14
43160
4056
Bem, após muitos projetos Apollo nossos,
00:59
launching the largest fleet
of satellites in human history,
of satellites in human history,
15
47240
2960
a lançar a maior frota de satélites
da história da humanidade,
da história da humanidade,
01:03
we have reached our target.
16
51600
1520
alcançámos o nosso objetivo.
01:06
Today, Planet images
the entire Earth, every single day.
the entire Earth, every single day.
17
54080
3656
Hoje, o Planet fotografa a Terra
inteira, todos os dias.
inteira, 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
Foi necessário lançar 21 foguetões
01:19
this animation makes it look
really simple -- it was not.
really simple -- it was not.
22
67600
4160
— esta animação faz parecer
muito simples... mas não foi.
muito 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 em órbita,
200 satélites em órbita,
01:28
downlinking their data to 31 ground
stations we built around the planet.
stations we built around the planet.
24
76520
3936
enviando a informação para 31
estações terrestres no planeta.
estações terrestres no planeta.
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
No total, recebemos 1,5 milhões de imagens
de 29 megapíxeis da Terra, todos os dias.
de 29 megapíxeis 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 sítio
da superfície terrestre,
da superfície terrestre,
01:41
we now have on average
more than 500 images.
more than 500 images.
27
89240
3496
temos agora, em média,
mais de 500 imagens.
mais de 500 imagens.
01:44
A deep stack of data,
documenting immense change.
documenting immense change.
28
92760
3880
Uma profunda pilha de informações,
documentando mudanças imensas.
documentando mudanças imensas.
01:49
And lots of people are using this imagery.
29
97320
2536
E muitas pessoas usam estas imagens.
01:51
Agricultural companies are using it
to improve farmers' crop yields.
to improve farmers' crop yields.
30
99880
5136
Empresas de agricultura usam-nas
para melhorar as colheitas.
para melhorar as colheitas.
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 cartográficas estão a usá-las
para melhorar os mapas "online".
para melhorar os mapas "online".
02:01
Governments are using it
for border security
for border security
32
109240
2096
Governos usam-nas para segurança
nas fronteiras
nas fronteiras
02:03
or helping with disaster response
after floods and fires and earthquakes.
after floods and fires and earthquakes.
33
111360
3680
ou ajudar nas respostas após um desastre,
como cheias, incêndios e terramotos.
como cheias, incêndios e terramotos.
02:08
And lots of NGOs are using it.
34
116320
1536
E muitas ONG também as estão a usar
02:09
So, for tracking
and stopping deforestation.
and stopping deforestation.
35
117880
3416
para detetar e impedir a desflorestação,
02:13
Or helping to find the refugees
fleeing Myanmar.
fleeing Myanmar.
36
121320
3536
ou ajudar refugiados a fugir do 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 acompanhar todas as atividades
que estão a ocorrer na Síria,
que estão a ocorrer na Síria,
02:21
holding all sides accountable.
38
129280
1680
responsabilizando todos os lados.
02:24
And today, I'm pleased
to announce Planet stories.
to announce Planet stories.
39
132640
3456
E hoje, tenho o prazer
de anunciar Planet Stories.
de anunciar Planet Stories.
02:28
Anyone can go online to planet.com
40
136120
2296
Qualquer um pode ir "online" a planet.com
02:30
open an account and see
all of our imagery online.
all of our imagery online.
41
138440
3240
criar uma conta
e ver todas imagens "online".
e ver todas imagens "online".
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 parecido com o 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 podemos recuar no tempo.
02:41
You can compare any two days
44
149040
1696
Podemos comparar dois dias quaisquer
02:42
and see the dramatic changes
that happen around our planet.
that happen around our planet.
45
150760
2880
e ver as mudanças drásticas
que acontecem no nosso planeta
que acontecem no nosso 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 podemos criar um lapso temporal
através das 500 imagens que temos
através das 500 imagens que temos
02:50
and see that change
dramatically over time.
dramatically over time.
47
158600
2560
e ver as mudanças drásticas
ao longo do tempo.
ao longo do tempo.
02:54
And you can share these over social media.
48
162000
2720
Podemos partilhá-las nas redes sociais.
02:57
It's pretty cool.
49
165520
1216
É muito interessante.
02:58
(Applause)
50
166760
1216
(Aplausos)
03:00
Thank you.
51
168000
1200
Obrigado.
03:02
We initially created this tool
for news journalists,
for news journalists,
52
170440
2456
De início, criámos esta ferramenta
para jornalistas,
para jornalistas,
03:04
who wanted to get unbiased information
about world events.
about world events.
53
172920
2736
que queriam informações imparciais
sobre eventos globais.
sobre eventos globais.
03:07
But now we've opened it up
for anyone to use,
for anyone to use,
54
175680
2216
Mas agora abrimos para qualquer um usar
03:09
for nonprofit or personal uses.
55
177920
2000
para 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
E esperamos que dê às pessoas ferramentas
para encontrarem e verem mudanças
para encontrarem e verem mudanças
03:17
and take action.
57
185040
1200
e agirem.
03:18
OK, so humanity now has this database
of information about the planet,
of information about the planet,
58
186920
4256
Agora a humanidade tem esta base de dados
com informações sobre o planeta,
que mudam constantemente.
que mudam constantemente.
03:23
changing over time.
59
191200
1216
03:24
What's our next mission, what's Mission 2?
60
192440
2056
Qual é a próxima missão,
o que é a Missão 2?
o que é a Missão 2?
03:26
In short, it's space plus AI.
61
194520
2440
Resumidamente, é o espaço
mais a Inteligência Artificial.
mais a Inteligência Artificial.
03:29
What we're doing
with artificial intelligence
with artificial intelligence
62
197720
2176
O que fazemos
com a inteligência artificial
com a inteligência artificial
03:31
is finding the objects
in all the satellite images.
in all the satellite images.
63
199920
3096
é encontrar os objetos
em todas as imagens de satélite.
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 usamos
para encontrar gatos em vídeos "online"
para encontrar gatos em vídeos "online"
03:39
can also be used to find
information on our pictures.
information on our pictures.
65
207600
3896
também podem ser usadas para encontrar
informações nas nossas imagens.
informações nas nossas imagens.
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, imaginem que dizemos
isto é um navio, isto é uma árvore,
isto é um navio, isto é 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
isto é um carro, isto é a estrada,
isto é um edifício, isto é um camião.
isto é um edifício, isto é um camião.
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 pudéssemos fazer isso
para os milhões de imagens
para os milhões de imagens
03:54
coming down per day,
69
222040
1256
que chegam todos os dias,
03:55
then you basically create a database
70
223320
1736
criamos 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 significativos
no planeta, todos os dias.
no planeta, todos os dias.
03:59
And that database is searchable.
72
227760
1560
E podemos pesquisar nessa base de dados.
04:02
So that's exactly what we're doing.
73
230520
2096
É isso que estamos a fazer.
04:04
Here's a prototype, working on our API.
74
232640
2256
Aqui está um protótipo,
trabalhando no API.
trabalhando no API.
04:06
This is Beijing.
75
234920
1456
Isto é Pequim.
04:08
So, imagine if we wanted
to count the planes in the airport.
to count the planes in the airport.
76
236400
2856
Imaginem que queremos contar
os aviões no aeroporto.
os aviões no aeroporto.
04:11
We select the airport,
77
239280
1856
Escolhemos o aeroporto,
04:13
and it finds the planes in today's image,
78
241160
2376
vemos os aviões
na imagem de hoje,
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
e podemos ver os aviões na pilha
de imagens anteriores.
de imagens anteriores.
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
Aparece um gráfico de todos os aviões
no aeroporto de Pequim ao longo do tempo
no aeroporto de Pequim 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, pode-se fazer isto em todos
os aeroportos do mundo.
os aeroportos do mundo.
04:27
And let's look here
in the port of Vancouver.
in the port of Vancouver.
82
255360
2936
Vamos ver o 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
Podemos fazer o mesmo, mas
desta vez vamos pesquisar embarcações.
desta vez vamos pesquisar embarcações.
04:33
So, we zoom in on Vancouver,
we select the area,
we select the area,
84
261880
4136
Fazemos "zoom" em Vancouver,
selecionamos a área,
selecionamos a área,
e pesquisamos por navios.
04:38
and we search for ships.
85
266040
2056
04:40
And it outputs where all the ships are.
86
268120
1858
E mostra onde estão todos os navios.
04:42
Now, imagine how useful this would be
to people in coast guards
to people in coast guards
87
270002
3214
Imaginem a utilidade
que isto terá para os guardas costeiros
que isto terá para os guardas costeiros
04:45
who are trying to track
and stop illegal fishing.
and stop illegal fishing.
88
273240
2736
que estão a tentar localizar
e acabar com a pesca ilegal.
e acabar com a pesca ilegal.
04:48
See, legal fishing vessels
89
276000
2056
As embarcações legais de pesca
transmitem a sua localização usando
lanternas de identificação automática.
lanternas de identificação automática.
04:50
transmit their locations
using AIS beacons.
using AIS beacons.
90
278080
2936
04:53
But we frequently find ships
that are not doing that.
that are not doing that.
91
281040
3616
Mas achamos, frequentemente,
navios que não o fazem.
navios que não o fazem.
04:56
The pictures don't lie.
92
284680
1776
As imagens não mentem.
04:58
And so, coast guards could use that
93
286480
1696
Os guardas costeiros poderão usar isto
05:00
and go and find
those illegal fishing vessels.
those illegal fishing vessels.
94
288200
2176
e encontrar as embarcações
de pesca ilegais.
de pesca ilegais.
05:02
And soon we'll add
not just ships and planes
not just ships and planes
95
290400
2176
Em breve adicionaremos
não só navios e aviões,
não só navios e aviões,
05:04
but all the other objects,
96
292600
1296
mas outros objetos,
05:05
and we can output data feeds
97
293920
1896
e podemos colocar dados
05:07
of those locations
of all these objects over time
of all these objects over time
98
295840
2536
dessas localizações
e objetos ao longo do tempo
e objetos ao longo do tempo
05:10
that can be integrated digitally
from people's work flows.
from people's work flows.
99
298400
3056
que podem ser integradas
digitalmente para o fluxo de trabalho.
digitalmente para o fluxo de trabalho.
05:13
In time, we could get
more sophisticated browsers
more sophisticated browsers
100
301480
3056
Com o tempo, poderemos ter
navegadores mais sofisticados
navegadores mais sofisticados
05:16
that people pull in
from different sources.
from different sources.
101
304560
2336
que as pessoas retiram de
diferentes fontes.
diferentes fontes.
05:18
But ultimately, I can imagine us
abstracting out the imagery entirely
abstracting out the imagery entirely
102
306920
4696
Mas imagino que podemos
abstrair totalmente a imagem
abstrair totalmente a imagem
e ter uma plataforma
de consulta para a Terra.
de consulta para a Terra.
05:23
and just having a queryable
interface to the Earth.
interface to the Earth.
103
311640
2416
05:26
Imagine if we could just ask,
104
314080
1416
E se pudéssemos perguntar:
05:27
"Hey, how many houses
are there in Pakistan?
are there in Pakistan?
105
315520
2536
"Ei, quantas casas existem no Paquistão?
05:30
Give me a plot of that versus time."
106
318080
1936
"Diz-me isso, ao longo do tempo."
05:32
"How many trees are there in the Amazon
107
320040
2176
"Quantas árvores existem na Amazónia?"
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 caíram
05:37
between this week and last week?"
109
325480
1656
"nesta semana e na anterior?"
05:39
Wouldn't that be great?
110
327160
1216
Isso não era ótimo?
05:40
Well, that's what
we're trying to go towards,
we're trying to go towards,
111
328400
2136
Bem, é isso que estamos
a tentar fazer,
a tentar fazer,
05:42
and we call it "Queryable Earth."
112
330560
1856
e chamamos-lhe "Terra Questionável."
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
A missão do Planet Mission 1
era fotografar o planeta todos os dias
era fotografar o planeta todos os dias
05:48
and make it accessible.
114
336360
2336
e torná-lo acessível.
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
O Planet Mission 2 é criar um índex
de objetos no planeta ao longo do tempo
de objetos no 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
Deixem-me fazer uma analogia.
05:58
Google indexed what's on the internet
and made it searchable.
and made it searchable.
118
346920
3400
O Google faz um índex do que existe
na Internet e tornou-o consultável.
na Internet e tornou-o consultável.
06:03
Well, we're indexing what's on the Earth
and making it searchable.
and making it searchable.
119
351080
3256
Nós fazemos um índex do que existe
na Terra e tornamo-lo consultável.
na Terra e tornamo-lo consultável.
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