TED2007
Stephen Lawler: Tour Microsoft's Virtual Earth
Stephen Lawler Microsft Virtual Earth'de gezintiye çıkıyor
Filmed:
Readability: 4.5
338,924 views
Microsoft'tan Stephen Lawler, şaşırtıcı büyüklükte veri gerektiren, kayda değer bir başarı olan Virtual Earth'te bize baş döndüren bir geziye çıkartıyor, büyüleyen bir akışkanlıkla, yüksek gerçekliğe sahip şehirler arasında yukarıya çıkıp, aşağıya iniyor.
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
Double-click the English transcript below to play the video.
00:25
What I want to talk to you about today is
0
0
3000
Bugün sizinle konuşmak istediğim şey
00:28
virtual worlds, digital globes, the 3-D Web, the Metaverse.
1
3000
9000
sanal dünya, dijital küreler, 3 Boyutlu Web, geleceğin kainatı.
00:37
What does this all mean for us?
2
12000
2000
Bizim için bütün bunlar ne anlama geliyor?
00:39
What it means is the Web is going to become an exciting place again.
3
14000
5000
Bunun anlamı Web'in yeniden heyacanlı bir yer olacağıdır.
00:44
It's going to become super exciting as we transform
4
19000
3000
Biz grafiklerle, işlem gücüyle,
00:47
to this highly immersive and interactive world.
5
22000
4000
düşük gecikme süreleri ile interaktif dünyaya
00:51
With graphics, computing power, low latencies,
6
26000
3000
ve büyük ölçüde çevreleyen dünyaya dönüşmemiz süper heyacanlı olacak,
00:54
these types of applications and possibilities
7
29000
3000
buna benzer uygulamalar ve olasılıklar
00:57
are going to stream rich data into your lives.
8
32000
5000
yaşamlarınıza zengin veri gönderecekler.
01:02
So the Virtual Earth initiative, and other types of these initiatives,
9
37000
5000
Bu yüzden Virtual Earth(Sanal Dünya) girişimi, ve buna benzer diğer girişimler,
01:07
are all about extending our current search metaphor.
10
42000
6000
bizim mevcut arama yapma metaforumuzun geliştirilmesi ile ilgili.
01:13
When you think about it, we're so constrained by browsing the Web,
11
48000
3000
Bunu düşündüğünüzde, Web'de tarama yapmakla kısıtlanıyoruz,
01:16
remembering URLs, saving favorites.
12
51000
3000
URL'leri hatırlamak, favorileri kaydetmek.
01:19
As we move to search, we rely on the relevance rankings,
13
54000
3000
Aramaya yöneldiğimizde, ilgili sıralamalara, Web eşleşmelerine,
01:22
the Web matching, the index crawling.
14
57000
3000
indeks taramalarına bağımlı oluyoruz,
01:25
But we want to use our brain!
15
60000
2000
fakat kendi aklımızı kullanmak istiyoruz!
01:27
We want to navigate, explore, discover information.
16
62000
3000
Bilgiyi keşfetmek, incelemek, yönlendirmek istiyoruz.
01:30
In order to do that, we have to put you as a user back in the driver's seat.
17
65000
5000
Bunu yapabilmek için, kullanıcıyı tekrar sürücü koltuğuna koymak zorundayız.
01:35
We need cooperation between you and the computing network and the computer.
18
70000
4000
Bilgisayarla, ağla ve sizin aranızda bir işbirliğine ihtiyacımız var.
01:39
So what better way to put you back in the driver's seat
19
74000
4000
Sizi her gün etkileşim halinde olduğunuz gerçek dünya bırakmaktansa,
01:43
than to put you in the real world that you interact in every day?
20
78000
3000
sürücü koltuğuna koymanın daha iyi yolu nedir?
01:46
Why not leverage the learnings that you've been learning your entire life?
21
81000
4000
Hayatınız boyunca öğrendiğiniz şeyleri kullanmaya ne dersiniz ?
01:50
So Virtual Earth is about starting off
22
85000
3000
İşte Virtual Earth, bilirsiniz, bir başlangıç olarak,
01:53
creating the first digital representation, comprehensive, of the entire world.
23
88000
5000
tüm dünyanın, tamamıyla, ilk dijital sunumunu oluşturmakla ilgili.
01:58
What we want to do is mix in all types of data.
24
93000
3000
Yapmak istediğimiz şey, her çeşit veriyi karıştırmak.
02:01
Tag it. Attribute it. Metadata. Get the community to add local depth,
25
96000
5000
Etiketle, nitele. Metadata. Bölgesek detay eklemek için
02:06
global perspective, local knowledge.
26
101000
3000
-- küresel perspektif, yöresel bilgi -- topluluğu kullan.
02:09
So when you think about this problem,
27
104000
2000
Bu problemi düşündüğünüzde,
02:11
what an enormous undertaking. Where do you begin?
28
106000
4000
ne kadar büyük bir yükümlülük. Bilirsiniz, nereden başlıyorsunuz?
02:15
Well, we collect data from satellites, from airplanes,
29
110000
4000
Peki, uydulardan, uçaklardan, yerdeki araçlardan, insanlardan
02:19
from ground vehicles, from people.
30
114000
3000
verileri topluyoruz.
02:22
This process is an engineering problem,
31
117000
5000
Bu süreç, bilirsiniz, mühendislik problemi,
02:27
a mechanical problem, a logistical problem, an operational problem.
32
122000
4000
bir mekanik problemi, bir lojistik problemi, bir operasyon problemidir.
02:31
Here is an example of our aerial camera.
33
126000
2000
Burada bizim hava kamerasının bir örneği var.
02:33
This is panchromatic. It's actually four color cones.
34
128000
3000
Bu tüm renklere duyarlıdır. Aslında dört renk konisidir.
02:36
In addition, it's multi-spectral.
35
131000
2000
Ek olarak, çoklu spektrumlu.
02:38
We collect four gigabits per second of data,
36
133000
4000
İndirdiğimiz veriyi hayal edebiliyorsanız,
02:42
if you can imagine that kind of data stream coming down.
37
137000
2000
saniyede dört gigabit veri topluyoruz.
02:44
That's equivalent to a constellation of 12 satellites at highest res capacity.
38
139000
6000
Bu en yüksek çözünürlük kapasitesindeki 12 uyduya eşit.
02:50
We fly these airplanes at 5,000 feet in the air.
39
145000
4000
Uçakları 1600 metreden uçuruyoruz;
02:54
You can see the camera on the front. We collect multiple viewpoints,
40
149000
3000
ön taraftaki kamerayı görebilirsiniz. Çoklu bakış açıları,
02:57
vantage points, angles, textures. We bring all that data back in.
41
152000
6000
seyretme noktaları, açıları, dokuları topluyoruz. Bütün veriyi topluyoruz.
03:03
We sit here -- you know, think about the ground vehicles, the human scale --
42
158000
4000
Burada oturuyoruz -- bilirsiniz, yer araçları, insan ölçüsü hakkındaki şey --
03:07
what do you see in person? We need to capture that up close
43
162000
2000
kişide ne görüyorsunuz? Deneyime benzer çeşitte olanı oluşturabilmek için,
03:09
to establish that what it's like-type experience.
44
164000
4000
şu kadar yakını yakalamamız gerekiyor.
03:13
I bet many of you have seen the Apple commercials,
45
168000
4000
Eminim çoğunuz Apple'ın muhteşemliğini ve basitliğini
03:17
kind of poking at the PC for their brilliance and simplicity.
46
172000
6000
belirtmek için, PC ile bir nevi uğraştıkları reklamları gördünüz.
03:23
So a little unknown secret is --
47
178000
2000
Bu yüzden, biraz bilinmeyen bir sır --
03:25
did you see the one with the guy, he's got the Web cam?
48
180000
4000
adamla birlikte olanı gördünüz mü, Web kamerası var?
03:29
The poor PC guy. They're duct taping his head. They're just wrapping it on him.
49
184000
4000
Zavallı PC adamı, kafası koli bantlı, sadece onun üzerinde sarıyorlar.
03:33
Well, a little unknown secret is his brother actually works on the Virtual Earth team.
50
188000
4000
Peki, bilinmeyen bir sır onun erkek kardeşi, aslında Virtual Earth takımında çalışıyor.
03:37
(Laughter). So they've got a little bit of a sibling rivalry thing going on here.
51
192000
5000
(Gülüşmeler). Bu yüzden, burada biraz kardeşler arası rekabet var aralarında.
03:42
But let me tell you -- it doesn't affect his day job.
52
197000
2000
Fakat şöyle söyleyeyim -- günlük işini engellemiyor.
03:44
We think a lot of good can come from this technology.
53
199000
3000
Biz bu teknolojiden birçok iyi şeylerin geleceğini düşünüyoruz.
03:47
This was after Katrina. We were the first commercial fleet of airplanes
54
202000
4000
Bu Katrina'dan sonrası. Felaket alanını belirgin hale getirmek için
03:51
to be cleared into the disaster impact zone.
55
206000
3000
izin verilen ilk ticari hava filosuyduk.
03:54
We flew the area. We imaged it. We sent in people. We took pictures of interiors,
56
209000
5000
Bölgeye uçtuk, görüntü aldık, insanlara gönderdik, içerinin ve felaket alanının
03:59
disaster areas. We helped with the first responders, the search and rescue.
57
214000
4000
resimlerini çektik. İlk yanıt verenlerle birlikte, arama kurtama işlerinde yardım ettik.
04:03
Often the first time anyone saw what happened to their house was on Virtual Earth.
58
218000
5000
Çoğu insan, evlerinin ne durumda olduğunu Virtual Earth'den gördü.
04:08
We made it all freely available on the Web, just to --
59
223000
2000
Web üzerinden ücretsiz olarak sunduk, sadece -- bilirsiniz,
04:10
it was obviously our chance of helping out with the cause.
60
225000
4000
bu sebeple, bu açıkça bizim yardım etme şansımızdı.
04:14
When we think about how all this comes together,
61
229000
3000
Düşündüğümüzde, bilirsiniz, bunun hepsi nasıl bir araya geliyor,
04:17
it's all about software, algorithms and math.
62
232000
4000
bu tamamen yazılım, algoritma ve matematik ile ilgili.
04:21
You know, we capture this imagery but to build the 3-D models
63
236000
3000
Bilirsiniz, resmi yakalıyoruz, fakat 3 boyutlu model yapabilmek için,
04:24
we need to do geo-positioning. We need to do geo-registering of the images.
64
239000
5000
geo-konumlandırmaya ihtiyacımız var. Resimlerin geo-kayıtlandırmasına ihtiyacımız var.
04:29
We have to bundle adjust them. Find tie points.
65
244000
2000
Onları bir araya getirmek zorundayız. Bağlantı noktalarını buluyoruz.
04:31
Extract geometry from the images.
66
246000
3000
Resimden geometriyi çıkarıyoruz.
04:34
This process is a very calculated process.
67
249000
4000
Bu süreç oldukça hesaplama gerektiren bir süreç.
04:38
In fact, it was always done manual.
68
253000
1000
Gerçekte, elle yapılır her zaman.
04:39
Hollywood would spend millions of dollars to do a small urban corridor
69
254000
4000
Hollywood bir filmde küçük bir şehir yolunu yapmak için milyonlarca dolar
04:43
for a movie because they'd have to do it manually.
70
258000
3000
harcamıştı, çünkü elle yapmak zorunda kaldılar.
04:46
They'd drive the streets with lasers called LIDAR.
71
261000
2000
Sokakları LIDAR denilen lazerler kullanalarak dolaştılar.
04:48
They'd collected information with photos. They'd manually build each building.
72
263000
4000
Fotoğraflarla bilgiler topladılar; elle her bir binayı yaptılar.
04:52
We do this all through software, algorithms and math --
73
267000
2000
Biz bunun hepsini yazılım, algoritma ve matematik,
04:54
a highly automated pipeline creating these cities.
74
269000
3000
şehri oluşturan oldukça yüksek otomatik ardışık düzenle yapıyoruz.
04:57
We took a decimal point off what it cost to build these cities,
75
272000
3000
Şehirleri inşa etmenin ne kadara mal olacağını ve bunu nasıl derecelendireceğimizi
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
ve bu gerçekliği bir rüyaya dönüştürebilmek için bir referans noktası aldık.
05:04
We think about the user interface.
77
279000
2000
Kullanıcı arayüzü hakkında düşündük.
05:06
What does it mean to look at it from multiple perspectives?
78
281000
3000
Bir çok farklı açılardan bakmak ne anlama geliyor ?
05:09
An ortho-view, a nadir-view. How do you keep the precision of the fidelity of the imagery
79
284000
5000
Bir düz-bakış, bir düşük seviye-görüşü. Modelin akışını koruyarak nasıl
05:14
while maintaining the fluidity of the model?
80
289000
4000
resmin doğruluğunun hassiyetini sağlayabilirsiniz?
05:18
I'll wrap up by showing you the --
81
293000
2000
Size şeyi göstererek bitireceğim --
05:20
this is a brand-new peek I haven't really shown into the lab area of Virtual Earth.
82
295000
4000
bu benim Virtual Earth laboratuvar alanında göstermediğim yeni bir denemedir.
05:24
What we're doing is -- people like this a lot,
83
299000
3000
Burada yapacağımız -- insanlar bunu çok çok seviyor --
05:27
this bird's eye imagery we work with. It's this high resolution data.
84
302000
3000
üzerinde çalıştığımız kuş bakışı fotoğraftır. Yüksek çözünürlükte bir veri bu.
05:30
But what we've found is they like the fluidity of the 3-D model.
85
305000
4000
Fakat bulduğumuz şey, onların 3 boyutlu modelin akışkanlığından hoşlanmalarıydı.
05:34
A child can navigate with an Xbox controller or a game controller.
86
309000
4000
Bir çocuk Xbox kumandası ve bir oyun kontrol aygıtı ile kullanabilir.
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
Burada yaptığımız şey, resmi alıp 3 boyutlu model uzayı içine getirmektir.
05:43
You can see all types of resolution. From here, I can slowly pan the image over.
88
318000
6000
Bütün çeşitli çözünürlükleri görebilirsiniz. Buradan, resmi yavaşça kaydırabilirim.
05:49
I can get the next image. I can blend and transition.
89
324000
3000
Bu sonraki resme geçebilirim. Karıştırabilirim, geçiş yapabilirim.
05:52
By doing this I don't lose the original detail. In fact, I might be recording history.
90
327000
5000
Bunu yaparak, orjinal detayı kaybetmiyorum. Aslında, geçmişi kayıt bile ediyor olabilirim.
05:57
The freshness, the capacity. I can turn this image.
91
332000
3000
Canlılığı, kapasitesi. Bu resmi döndürebilirim.
06:00
I can look at it from multiple viewpoints and angles.
92
335000
3000
Buna farklı noktalardan ve açılardan bakabilirim.
06:03
What we're trying to do is build a virtual world.
93
338000
3000
Burada yapmaya çalıştığımız şey sanal bir dünya oluşturmak.
06:06
We hope that we can make computing a user model you're familiar with,
94
341000
5000
Sizin aşina olduğunuz ve farklı noktalardan kendinizden anlam türetebildiğiniz,
06:11
and really derive insights from you, from all different directions.
95
346000
4000
bir kullanıcı modeli hesaplamasını oluşturabilmeyi ümit ediyoruz.
06:15
I thank you very much for your time.
96
350000
2000
Zamanınız için size çok teşekkür ederim.
06:17
(Applause)
97
352000
1000
(Alkışlar)
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