TED2010
Blaise Agüera y Arcas: Augmented-reality maps
Blaise Aguera y Arcas demonstra mapas com realidade aumentada
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Numa demonstração que surpreendeu todos no TED2010, Blaise Aguera y Arcas demonstra a nova tecnologia de mapas com realidade aumentada da Microsoft.
Blaise Agüera y Arcas - Software architect
Blaise Agüera y Arcas works on machine learning at Google. Previously a Distinguished Engineer at Microsoft, he has worked on augmented reality, mapping, wearable computing and natural user interfaces. Full bio
Blaise Agüera y Arcas works on machine learning at Google. Previously a Distinguished Engineer at Microsoft, he has worked on augmented reality, mapping, wearable computing and natural user interfaces. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
About a year and a half ago,
0
0
2000
Acerca de um ano e meio atrás
00:17
Stephen Lawler, who also gave a talk
1
2000
3000
Stephen Lawler que também deu uma palestra
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here at TED in 2007 on Virtual Earth,
2
5000
2000
aqui no TED em 2007 sobre o Virtual Earth
00:22
brought me over to become the architect of Bing Maps,
3
7000
4000
convenceu-me a ser o arquitecto do Bing Maps,
00:26
which is Microsoft's online-mapping effort.
4
11000
3000
que é o projeto de mapas online da Microsoft.
00:29
In the past two and a half, we've been very hard at work
5
14000
2000
Nos últimos dois anos e meio, temos trabalhado arduamente
00:31
on redefining the way maps work online.
6
16000
4000
na redefinição do modo de funcionamento dos mapas online.
00:35
And we really are seeing this in very different terms
7
20000
2000
E estamos vendo isso em termos muito diferentes
00:37
from the kind of mapping and direction site
8
22000
2000
do tipo de mapas online e direcções de condução
00:39
that one is used to.
9
24000
2000
a que estamos habituados.
00:41
So, the first thing that you might notice about the mapping site
10
26000
2000
Assim, a primeira coisa que se pode notar em mapeamento online,
00:43
is just the fluidity of the zooming and the panning,
11
28000
2000
é a fluidez de ampliar e da movimentação,
00:45
which, if you're familiar at all with Seadragon,
12
30000
2000
que se, estiver familiarizado com o Seadragon,
00:47
that's where it comes from.
13
32000
2000
é exactamente de onde vem.
00:49
Mapping is, of course,
14
34000
2000
Mapeamento é, naturalmente,
00:51
not just about cartography,
15
36000
2000
não só cartografia,
00:53
it's also about imagery.
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38000
2000
está também relacionado com imagens.
00:55
So, as we zoom-in beyond a certain level
17
40000
3000
Assim, ao ampliar para além de um certo nível
00:58
this resolves into a kind of Sim City-like
18
43000
3000
encontramo-nos uma visão virtual tipo "Sim City"
01:01
virtual view at 45 degrees.
19
46000
2000
a 45 graus.
01:03
This can be viewed from any of the cardinal directions
20
48000
2000
Isto pode ser visto de qualquer direcção
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to show you the 3D structure of the city, all the facades.
21
50000
3000
para mostrar a estrutura tridimensional da cidade, todas as faxadas.
01:08
Now, we see this space, this three-dimensional environment,
22
53000
6000
Agora, estamos a ver este espaço, este ambiente tridimensional
01:14
as being a canvas on which
23
59000
3000
como se fosse uma tela na qual
01:17
all sorts of applications can play out,
24
62000
6000
pode-se representar todos os tipos de aplicações.
01:23
and map's directions are really just one of them.
25
68000
3000
E as direcções de estrada são apenas uma delas.
01:26
If you click on this, you'll see
26
71000
3000
Se clicarmos aqui veremos
01:29
some of the ones that we've put out, just in the past couple of months
27
74000
3000
algumas aplicações que foram publicadas apenas nos últimos dois meses,
01:32
since we've launched.
28
77000
2000
desde o lançamento.
01:34
So, for example, a couple of days after the disaster in Haiti,
29
79000
2000
Assim, por exemplo, um par de dias depois do desastre no Haiti,
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we had an earthquake map that showed
30
81000
2000
tínhamos um mapa do terramoto que mostrava
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before and after pictures from the sky.
31
83000
2000
imagens aéreas do antes e do depois.
01:40
This wonderful one which I don't have time to show you
32
85000
2000
Esta fantástica aplicação, mas que eu não tenho tempo para vos mostrar
01:42
is taking hyper-local blogs in real time
33
87000
3000
está a obter blogs em tempo real
01:45
and mapping those stories, those entries
34
90000
2000
e mapea essas histórias, essas publicações,
01:47
to the places that are referred to on the blogs.
35
92000
2000
aos locais mencionados nos blogs.
01:49
It's wonderful.
36
94000
3000
É maravilhoso.
01:52
But I'm going to show you some more candy sort of stuff.
37
97000
3000
Mas eu vou vos mostrar algo mais impressionante.
01:55
So, we see the imagery, of course,
38
100000
4000
Podemos então ver as imagens, claramente,
01:59
not stopping at the sky.
39
104000
3000
mas não limitado apenas á vista aérea.
02:02
These little green bubbles represent
40
107000
3000
Estes pequenos pontos verdes representam
02:05
photosynths that users have made.
41
110000
2000
as "photosynths" criadas pelos utilizadores
02:07
I'm not going to dive into them either, but photosynths are integrated into the map.
42
112000
3000
Eu não vou abrir as fotos, mas as "photosynths" estão integradas no mapa.
02:10
Everything that's cased in blue
43
115000
2000
Tudo o que está marcado a azul
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is an area where we've taken imagery on the ground as well.
44
117000
5000
é uma área em que fizemos uma representação visual ao nível do solo.
02:17
And so, when you fly down --
45
122000
2000
E então, quando se aproxima --
02:19
(Applause)
46
124000
2000
(Aplausos)
02:21
Thank you. When you fly down to the ground,
47
126000
2000
Obrigado. Quando aproximamos do solo,
02:23
and you see this kind of panoramic imagery,
48
128000
3000
e vemos este tipo de imagem panorâmica,
02:26
the first thing that you might notice is that it's not just a picture,
49
131000
4000
a primeira coisa que se pode observar é que não é apenas uma imagem,
02:30
there's just as much three-dimensional understanding of this environment
50
135000
3000
existe tanta percepção deste ambiente tridimensional
02:33
as there is of the three-dimensional city from above,
51
138000
3000
assim como existe da cidade tridimensional vista de cima,
02:36
so if I click on something to get a closer view of it,
52
141000
4000
por isso se eu clicar em algo para obter uma visão aproximada,
02:40
then, the fact that that transition looks as it does,
53
145000
3000
então, o fato de esta transição parecer como é,
02:43
is a function of all of that geometry,
54
148000
2000
é devido a toda essa geometria,
02:45
all of that 3D understanding behind this model.
55
150000
4000
a todo esse conhecimento 3D deste modelo.
02:49
Now, I'll show you a fun app
56
154000
3000
Agora, irei vos mostrar uma aplicação divertida.
02:52
that -- we've been working on a collaboration with our friends at Flickr.
57
157000
7000
na qual estamos a trabalhar em colaboração com os nossos amigos do Flickr.
02:59
This takes Flickr, georegistered imagery
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164000
3000
Trata-se de imagens geo-localizadas do Flickr
03:02
and uses photosynth-like processes
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167000
3000
e utiliza processos semelhantes ao do "photyosynth"
03:05
to connect that imagery to our imagery, so --
60
170000
4000
para associar as imagens com as nossas, então --
03:09
I'm not sure if that's the one I actually meant to pull up, but --
61
174000
3000
Eu não tenho a certeza se era esta imagem que eu queria mostrar, mas --
03:12
(Laughter)
62
177000
3000
(Risos)
03:15
But notice -- this is, of course, a popular tourist site,
63
180000
4000
Mas reparem - isto é, certamente, um ponto turístico popular,
03:19
and there are lots of photos around here,
64
184000
2000
e há uma grande quantidade de fotos por aqui,
03:21
and these photos are all taken at different times.
65
186000
3000
e todas estas fotos foram tiradas em momentos diferentes.
03:24
So this one was taken around five.
66
189000
2000
Então, esta foto foi tirada por volta das cinco.
03:26
So that's the Flickr photo,
67
191000
2000
Esta é a foto do Flickr,
03:28
that's our imagery.
68
193000
2000
esta é a nossa imagem.
03:30
So you really see how this kind of crowd-sourced imagery
69
195000
3000
Aqui podemos ver como estas imagens de diferentes origens
03:33
is integrating, in a very deep way, into the map itself.
70
198000
3000
estão integradas, de forma muito profunda, no mapa.
03:36
(Applause)
71
201000
2000
(Aplausos)
03:38
Thank you.
72
203000
2000
Obrigado.
03:40
(Applause)
73
205000
2000
(Aplausos)
03:42
There are several reasons why this is interesting
74
207000
2000
Existem várias razões para isto ser interessante
03:44
and one of them, of course, is time travel.
75
209000
2000
e um deles, naturalmente, é a possibilidade de viajar no tempo.
03:46
And I'm not going to show you some of the wonderful historic imagery in here,
76
211000
2000
E eu não vos vou mostrar algumas das fotos históricas maravilhosas que existem aqui,
03:48
but there are some with horses and carriages and so on as well.
77
213000
3000
mas existem algumas com cavalos e carroças e muito mais.
03:51
But what's cool about this is that, not only is it augmenting
78
216000
3000
Mas o que é interessante nisto, é que não está apenas aumentada
03:54
this visual representation of the world
79
219000
2000
a representação visual do mundo
03:56
with things that are coming in from users,
80
221000
3000
com coisas dos utilizadores,
03:59
but it also is the foundation for augmented reality,
81
224000
4000
mas é também a base para a realidade aumentada,
04:03
and that's something that I'll be showing you more of in just a moment.
82
228000
3000
e isto é algo que eu vou vos mostrar dentro de momentos.
04:06
Now I just made a transition indoors. That's also interesting.
83
231000
4000
Agora fiz uma transição para o interior. Também é interessante.
04:10
OK, notice there's now a roof above us.
84
235000
2000
Ok, reparem que agora existe um teto sobre nós.
04:12
We're inside the Pike Place Market.
85
237000
3000
Estamos no interior do mercado Pike Place.
04:15
And this is something that we're able to do with a backpack camera,
86
240000
2000
E isto é algo que somos capazes de fazer com uma câmera portátil,
04:17
so, we're now not only imaging in the street
87
242000
4000
portanto, não estamos só a obter imagens na rua
04:21
with this camera on tops of cars,
88
246000
2000
com esta câmera no topo dos carros,
04:23
but we're also imaging inside.
89
248000
4000
mas também estamos a obter imagens dos interiores.
04:27
And from here, we're able to do the same sorts of registration,
90
252000
5000
E a partir daqui, podemos fazer o mesmo tipo de capturas,
04:32
not only of still images, but also of video.
91
257000
4000
não só de imagens estáticas, mas também de vídeo.
04:36
So this is something that we're now going to try
92
261000
2000
Isto é algo que vamos experimentar agora
04:38
for the first time, live,
93
263000
2000
pela primeira vez, ao vivo,
04:40
and this is really, truly, very frightening.
94
265000
3000
e isto é realmente, muito assustador.
04:43
(Laughter)
95
268000
2000
(Risos)
04:46
OK.
96
271000
2000
Ok.
04:48
(Ringing)
97
273000
2000
(Telefone a tocar)
04:50
All right, guys, are you there?
98
275000
2000
Muito bem, pessoal, estão por ai?
04:52
(Noise)
99
277000
2000
(Ruído)
04:54
All right. I'm hitting it. I'm punching play.
100
279000
2000
Muito bem. Vou agora clicar no play.
04:56
I'm live. All right. There we go.
101
281000
2000
Estou em directo. Muito bem. Ai vamos nós.
04:58
So, these are our friends in Pike Place Market, the lab.
102
283000
5000
Portanto, estes são os nossos amigos no mercado Pike Place, o laboratório.
05:03
(Applause)
103
288000
8000
(Aplausos)
05:12
So they're broadcasting this live.
104
297000
2000
Então, eles estão transmitindo em directo.
05:14
OK, George, can you pan back over to the corner market?
105
299000
4000
Ok, George, podes mostrar o canto do mercado?
05:18
Because I want to show points of interest.
106
303000
4000
Porque eu quero mostrar alguns pontos de interesse.
05:22
No, no. The other way.
107
307000
3000
Não, não. O outro lado.
05:25
Yeah, yeah, back to the corner, back to the corner.
108
310000
2000
Sim, sim. Mais para o canto. Mais para o canto.
05:27
I don't want to see you guys yet.
109
312000
3000
Ainda não vos quero ver por agora.
05:31
OK, OK, back to the corner, back to the corner, back to the corner.
110
316000
6000
Ok. Ok. Mais para o canto.
05:37
OK, never mind.
111
322000
2000
Ok, esquece.
05:40
What I wanted to show you was these points of interest
112
325000
2000
O que eu vos queria mostrar eram estes pontos de interesse.
05:42
over here on top of the image
113
327000
2000
aqui no topo da imagem.
05:44
because what that gives you a sense of is the way,
114
329000
2000
porque isto dá-nos uma sensação de orientação,
05:46
if you're actually on the spot,
115
331000
2000
se estamos realmente neste local ...
05:48
you can think about this --
116
333000
2000
podemos pensar assim --
05:50
this is taking a step in addition to augmented reality.
117
335000
3000
Isto é mais um passo para a realidade aumentada.
05:53
What the hell are you guys -- oh, sorry.
118
338000
2000
Que diabos estão vocês --- oh, desculpem.
05:55
(Laughter)
119
340000
3000
(Risos)
05:58
We're doing two different --
120
343000
3000
Estamos a fazer duas coisas ...
06:01
OK, I'm hanging up now.
121
346000
3000
Ok, agora vou desligar.
06:04
We're doing two different things here.
122
349000
2000
Estamos a fazer duas coisas diferentes aqui.
06:06
One of them is to take that real ...
123
351000
2000
Uma delas é aproveitar aquela real...
06:08
(Laughter)
124
353000
7000
(Risos)
06:15
All right, let me just take a moment and thank the team.
125
360000
3000
Muito bem, dêem-me só um momento para agradecer á equipa.
06:18
They've done a fantastic job of pulling this together.
126
363000
2000
Eles fizeram um trabalho fantástico para conseguir isto tudo.
06:20
(Applause)
127
365000
2000
(Aplausos)
06:22
I'm going to abandon them now and walk back outside.
128
367000
3000
Por agora vou abandoná-los e vou até lá fora.
06:25
And while I walk outside, I'll just mention that
129
370000
3000
E enquanto caminho lá fora, apenas vos vou dizer que
06:28
here we're using this for telepresence,
130
373000
2000
aqui, estamos utilizando isto para telepresença,
06:30
but you can equally well use this
131
375000
2000
mas podiamos usar da mesma maneira
06:32
on the spot, for augmented reality.
132
377000
2000
no local, para realidade aumentada.
06:34
When you use it on the spot, it means that
133
379000
2000
Quando o utilizamos no local, isto significa que
06:36
you're able to bring all of that metadata
134
381000
2000
conseguimos obter todos os metadados
06:38
and information about the world to you.
135
383000
2000
e informações sobre o mundo para o utilizador.
06:40
So here, we're taking the extra step of also broadcasting it.
136
385000
2000
Então aqui, estamos a dar o passo extra de também transmitir.
06:42
That was being broadcast, by the way, on a 4G network
137
387000
3000
A propósito, esta transmissão foi feita através de uma rede 4G
06:45
from the market.
138
390000
3000
apartir da mercado.
06:48
All right, and now there's one last TED talk
139
393000
3000
Muito bem, por ultimo uma palestra TED
06:51
that Microsoft has given in the past several years.
140
396000
2000
que foi dada pela Microsoft nos há alguns anos.
06:53
And that's Curtis Wong, WorldWide Telescope.
141
398000
3000
E aquilo é Curtis Wong, WorldWide Telescope.
06:56
So, we're going to head over to the dumpsters,
142
401000
2000
Assim, vamos até à zona de descarga,
06:58
where it's traditional, after a long day at the market,
143
403000
3000
onde tradicionalmente, após um longo dia na mercado,
07:01
to go out for a break, but also stare up at the sky.
144
406000
4000
se vai fazer uma pausa, mas também olhar para o céu.
07:05
This is the integration
145
410000
2000
Esta é a integração
07:07
of WorldWide Telescope into our maps.
146
412000
3000
do WorldWide Telescope nos nossos mapas.
07:10
(Applause)
147
415000
2000
(Aplausos)
07:12
This is the current -- thank you --
148
417000
3000
Este é o tempo -- obrigado --
07:15
this is the current time. If we scrub the time,
149
420000
2000
Este é o tempo actual, mas se navegarmos no tempo,
07:17
then we can see how the sky will look at different times,
150
422000
3000
conseguimos ver como era o céu em diferentes momentos,
07:20
and we can get all of this very detailed
151
425000
2000
e podemos obter toda esta informação
07:22
information about different times, different dates:
152
427000
4000
detalhada sobre momentos diferentes, datas diferentes.
07:27
Let's move the moon a little higher in the sky,
153
432000
2000
Vamos mover a lua um pouco mais para cima no céu,
07:29
maybe change the date.
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434000
4000
talvez mudar a data.
07:33
I would like to kind of zoom in on the moon.
155
438000
3000
Agora quero ampliar aqui na lua.
07:39
So, this is an astronomically complete
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444000
2000
Então, isto é uma completa representação
07:41
representation of the sky
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446000
3000
astronómica do céu
07:44
integrated right into the Earth.
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449000
2000
integrada directamente com a Terra.
07:46
All right now, I've overrun my time,
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451000
2000
Muito bem, terminou o meu tempo,
07:48
so I've got to stop.
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453000
2000
por isso, vou ter que parar por aqui.
07:50
Thank you all very much.
161
455000
2000
Muito obrigado a todos.
07:52
(Applause)
162
457000
12000
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Blaise Agüera y Arcas - Software architectBlaise Agüera y Arcas works on machine learning at Google. Previously a Distinguished Engineer at Microsoft, he has worked on augmented reality, mapping, wearable computing and natural user interfaces.
Why you should listen
Blaise Agüera y Arcas is principal scientist at Google, where he leads a team working on machine intelligence for mobile devices. His group works extensively with deep neural nets for machine perception and distributed learning, and it also investigates so-called "connectomics" research, assessing maps of connections within the brain.
Agüera y Arcas' background is as multidimensional as the visions he helps create. In the 1990s, he authored patents on both video compression and 3D visualization techniques, and in 2001, he made an influential computational discovery that cast doubt on Gutenberg's role as the father of movable type.
He also created Seadragon (acquired by Microsoft in 2006), the visualization technology that gives Photosynth its amazingly smooth digital rendering and zoom capabilities. Photosynth itself is a vastly powerful piece of software capable of taking a wide variety of images, analyzing them for similarities, and grafting them together into an interactive three-dimensional space. This seamless patchwork of images can be viewed via multiple angles and magnifications, allowing us to look around corners or “fly” in for a (much) closer look. Simply put, it could utterly transform the way we experience digital images.
He joined Microsoft when Seadragon was acquired by Live Labs in 2006. Shortly after the acquisition of Seadragon, Agüera y Arcas directed his team in a collaboration with Microsoft Research and the University of Washington, leading to the first public previews of Photosynth several months later. His TED Talk on Seadragon and Photosynth in 2007 is rated one of TED's "most jaw-dropping." He returned to TED in 2010 to demo Bing’s augmented reality maps.
Fun fact: According to the author, Agüera y Arcas is the inspiration for the character Elgin in the 2012 best-selling novel Where'd You Go, Bernadette?
Blaise Agüera y Arcas | Speaker | TED.com