TED2018
Will Marshall: The mission to create a searchable database of Earth's surface
ويل مارشال: مهمة إنشاء قاعدة بيانات عن سطح الأرض قابلة للبحث
Filmed:
Readability: 4.5
1,655,705 views
ماذا لو كان بإمكانك البحث في سطح الأرض بنفس طريقة البحث في الإنترنت؟ سوف يستخدم مارشال وفريقه في الكوكب أكبر أسطول من الأقمار الصناعية في العالم لتصوير كامل الأرض كل يوم. والآن ينتقلون إلى مشروع جديد: باستخدام الذكاء الإصطناعي لفهرسة جميع الكائنات على كوكب الأرض مع مرور الوقت - مما قد يجعل السفن والأشجار والمنازل وكل شيء آخر على الأرض قابلاً للبحث ، بنفس الطريقة التي تبحث فيها عبر جوجل. مارشال يعطينا رؤية حول كيف يمكن أن تصبح قاعدة البيانات هذه سجلاً حيًا للتغيرات الجسدية الهائلة التي تحدث في جميع أنحاء العالم. يقول مارشال: "لا يمكنك إصلاح ما لا يمكنك رؤيته". "نريد أن نوفر للناس الأدوات اللازمة لرؤية التغيير واتخاذ القرار".
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
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
Four years ago, here at TED,
0
761
2215
منذ أربع سنين مضت
أعلنت هنا في "تيد"
أعلنت هنا في "تيد"
00:15
I announced Planet's Mission 1:
1
3000
2336
عن المهمة الأولى للكوكب
00:17
to launch a fleet of satellites
2
5360
1856
وهي إطلاق مجموعة من الأقمار الصناعية
00:19
that would image
the entire Earth, every day,
the entire Earth, every day,
3
7240
2280
التي ستصور كوكب الأرض بأكمله كل يوم
00:22
and to democratize access to it.
4
10560
1640
وجعل الوصول إليها متاح
00:25
The problem we were trying
to solve was simple.
to solve was simple.
5
13520
2216
فإن المشكلة التي واجهناها كانت سهلة.
00:27
Satellite imagery you find online is old,
typically years old,
typically years old,
6
15760
3096
صور الاقمار الصناعية على الإنترنت
هي قديمة وتعود لسنوات عديدة مضت
هي قديمة وتعود لسنوات عديدة مضت
00:30
yet human activity was happening
on days and weeks and months,
on days and weeks and months,
7
18880
3936
وبالتزامن مع النشاط الإنساني المتسارع
الذي يحدث يوميا، واسبوعيا، وشهريا
الذي يحدث يوميا، واسبوعيا، وشهريا
00:34
and you can't fix what you can't see.
8
22840
2256
إذ لايمكنك إصلاح ما لا يمكنك رؤيته.
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
أردنا تزويد الناس بالأدوات اللازمة
لرؤية هذا التغيير والتفاعل معه.
لرؤية هذا التغيير والتفاعل معه.
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
فصورة الأرض "الرخام الأزرق" الجميلة
التي التقطتها مركبة ابولو 17 عام 1972
التي التقطتها مركبة ابولو 17 عام 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
قد ساعدت البشر على
إدراك أننا نعيش على كوكب هش
إدراك أننا نعيش على كوكب هش
00:49
And we wanted to take it
to the next level,
to the next level,
12
37600
2056
ولذلك أردنا نقل العملية لمستوى آخر
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
لإعطاء الناس الأدوات اللازمة
للتفاعل والعناية بالكوكب.
للتفاعل والعناية بالكوكب.
00:55
Well, after many
Apollo projects of our own,
Apollo projects of our own,
14
43160
4056
حسنا، فمشروع ابولو خاصتنا، يهدف إلى
00:59
launching the largest fleet
of satellites in human history,
of satellites in human history,
15
47240
2960
إطلاق أضخم أقمار صناعية في تاريخ البشرية
01:03
we have reached our target.
16
51600
1520
ولقد حققنا هدفنا.
01:06
Today, Planet images
the entire Earth, every single day.
the entire Earth, every single day.
17
54080
3656
فاليوم، هناك صور جديدة
لكوكب الارض باكمله، كل يوم
لكوكب الارض باكمله، كل يوم
01:09
Mission accomplished.
18
57760
1216
لقدد تمت مهمتنا بنجاح
01:11
(Applause)
19
59000
2536
(تصفيق)
01:13
Thank you.
20
61560
1200
شكر لكم.
01:15
It's taken 21 rocket launches --
21
63600
3976
لقد تطلب الأمر إطلاق 21 صاروخا
01:19
this animation makes it look
really simple -- it was not.
really simple -- it was not.
22
67600
4160
وهذا الرسم التوضيحي
يظهره على أنه أمر بسيط لكنه ليس كذلك.
يظهره على أنه أمر بسيط لكنه ليس كذلك.
01:25
And we now have
over 200 satellites in orbit,
over 200 satellites in orbit,
23
73040
3456
فلدينا الآن أكثر من 200 قمر صناعي
يدور حول مدار الارض،
يدور حول مدار الارض،
01:28
downlinking their data to 31 ground
stations we built around the planet.
stations we built around the planet.
24
76520
3936
كل منها يرسل بياناته إلى 31 مركز محطة
أرضية بنيناها في أماكن متفرقة حول الكوكب.
أرضية بنيناها في أماكن متفرقة حول الكوكب.
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
إجمالاً، وبشكل يومي جمعنا 1.5 مليون
صورة بدقة 29 ميجابكسل لسطح الارض.
صورة بدقة 29 ميجابكسل لسطح الارض.
01:38
And on any one location
of the Earth's surface,
of the Earth's surface,
26
86800
2416
فلدينا الآن ولأي موقع على سطح الارض
01:41
we now have on average
more than 500 images.
more than 500 images.
27
89240
3496
أكثر من 500 صورة يوميا لهذا الموقع.
01:44
A deep stack of data,
documenting immense change.
documenting immense change.
28
92760
3880
كومة كبيرة من البيانات،
توثق كمية هائلة من التغييرات.
توثق كمية هائلة من التغييرات.
01:49
And lots of people are using this imagery.
29
97320
2536
والعديد من الناس يستخدمون هذه الصور
01:51
Agricultural companies are using it
to improve farmers' crop yields.
to improve farmers' crop yields.
30
99880
5136
فشركات المنتجات الزراعية
تستخدم هذه الصور لتحسين غلة المزارعين.
تستخدم هذه الصور لتحسين غلة المزارعين.
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
شركات الخرائط تستخدمها اليوم لتحسين
الخرائط التي تجدها عبر الانترنت.
الخرائط التي تجدها عبر الانترنت.
02:01
Governments are using it
for border security
for border security
32
109240
2096
الحكومات تستخدمها لتأمين الحدود،
02:03
or helping with disaster response
after floods and fires and earthquakes.
after floods and fires and earthquakes.
33
111360
3680
أو لتحسين إستجابة أسرع عند الكوارث
كالفيضانات والنيران والزلازل.
كالفيضانات والنيران والزلازل.
02:08
And lots of NGOs are using it.
34
116320
1536
ومنشآت غير حكومية عديدة تستخمدها
02:09
So, for tracking
and stopping deforestation.
and stopping deforestation.
35
117880
3416
لتتبع وايقاف إنحسار الغابات.
02:13
Or helping to find the refugees
fleeing Myanmar.
fleeing Myanmar.
36
121320
3536
أو لإيجاد اللاجئين الهاربين من مينامار.
02:16
Or to track all the activities
in the ongoing crisis in Syria,
in the ongoing crisis in Syria,
37
124880
4376
أو لمتابعة كل أحداث الأزمة الحاصلة
في سوريا.
في سوريا.
02:21
holding all sides accountable.
38
129280
1680
ما يمكن من مساءلة جميع الأطراف.
02:24
And today, I'm pleased
to announce Planet stories.
to announce Planet stories.
39
132640
3456
وأنا اليوم مسرور لأعلن عن
مشروع قصص الكوكب.
مشروع قصص الكوكب.
02:28
Anyone can go online to planet.com
40
136120
2296
يمكن لأي شخص الذهاب
إلى الموقع planet.com
إلى الموقع planet.com
02:30
open an account and see
all of our imagery online.
all of our imagery online.
41
138440
3240
وبعد فتح حساب على الموقع
يمكنك رؤية جميع الصور الملتقطة
يمكنك رؤية جميع الصور الملتقطة
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
إنه يشبه خرائط جوجل ،
باستثناء الصور الحديثة،
باستثناء الصور الحديثة،
02:37
and you can see back through time.
43
145600
2680
ويمكنك أن ترى مرة أخرى عبر الزمن.
02:41
You can compare any two days
44
149040
1696
يمكنك مقارنة أي يومين
02:42
and see the dramatic changes
that happen around our planet.
that happen around our planet.
45
150760
2880
وانظر التغييرات الدرامية
هذا يحدث حول كوكبنا.
هذا يحدث حول كوكبنا.
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
أو يمكنك إنشاء شريط مرور زمني
من خلال الصور الـ 500 التي لدينا
من خلال الصور الـ 500 التي لدينا
02:50
and see that change
dramatically over time.
dramatically over time.
47
158600
2560
وتشاهد ذلك التغيير الكبير مع مرور الوقت.
02:54
And you can share these over social media.
48
162000
2720
ويمكنك مشاركة ذلك
عبر وسائل التواصل الاجتماعي.
عبر وسائل التواصل الاجتماعي.
02:57
It's pretty cool.
49
165520
1216
انه رائع
02:58
(Applause)
50
166760
1216
(تصفيق)
03:00
Thank you.
51
168000
1200
شكراً لكم.
03:02
We initially created this tool
for news journalists,
for news journalists,
52
170440
2456
لقد أنشأنا هذه الأداة في البداية
للصحفيين،
للصحفيين،
03:04
who wanted to get unbiased information
about world events.
about world events.
53
172920
2736
الذين يريدون الحصول
على معلومات محايدة حول أحداث العالم.
على معلومات محايدة حول أحداث العالم.
03:07
But now we've opened it up
for anyone to use,
for anyone to use,
54
175680
2216
لكن الآن فتحناها
لاستخدام أي شخص،
لاستخدام أي شخص،
03:09
for nonprofit or personal uses.
55
177920
2000
لاستخدامات غير ربحية أو شخصية.
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
ونأمل أن تعطي الناس وسيلة للعثور
على التغييرات الحاصلة على الكوكب ومشاهدتها
على التغييرات الحاصلة على الكوكب ومشاهدتها
03:17
and take action.
57
185040
1200
والتفاعل معها.
03:18
OK, so humanity now has this database
of information about the planet,
of information about the planet,
58
186920
4256
حسناً ، لدى البشرية الآن قاعدة بيانات
حول هذا الكوكب،
حول هذا الكوكب،
03:23
changing over time.
59
191200
1216
تتغير مع مرور الزمن.
03:24
What's our next mission, what's Mission 2?
60
192440
2056
ما هي مهمتنا التالية،
ما هي المهمة رقم 2؟
ما هي المهمة رقم 2؟
03:26
In short, it's space plus AI.
61
194520
2440
باختصار، إنه الفضاء
بالإضافة إلى الذكاء الإصطناعي.
بالإضافة إلى الذكاء الإصطناعي.
03:29
What we're doing
with artificial intelligence
with artificial intelligence
62
197720
2176
ماذا نفعل بالذكاء الاصطناعي
03:31
is finding the objects
in all the satellite images.
in all the satellite images.
63
199920
3096
هو للعثور على الأشياء
في جميع صور الأقمار الصناعية.
في جميع صور الأقمار الصناعية.
03:35
The same AI tools that are used
to find cats in videos online
to find cats in videos online
64
203040
4536
نفس أدوات الذكاء الإصطناعي المستخدمة
للعثور على القطط في مقاطع الفيديو
للعثور على القطط في مقاطع الفيديو
03:39
can also be used to find
information on our pictures.
information on our pictures.
65
207600
3896
يمكن أيضا أن تستخدم لإيجاد
المعلومات على الصور التي لدينا.
المعلومات على الصور التي لدينا.
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
لذا، تخيل إذا كنت تستطيع أن تقول،
هذه سفينة، هذه شجرة،
هذه سفينة، هذه شجرة،
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
هذه سيارة، هذا طريق،
هذا مبنى، هذه شاحنة.
هذا مبنى، هذه شاحنة.
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
وكنت قادر على فعل ذلك
في كل ملايين الصور
في كل ملايين الصور
03:54
coming down per day,
69
222040
1256
التي تنزل في اليوم الواحد،
03:55
then you basically create a database
70
223320
1736
عندها وببساطة ستنشئ قاعدة بيانات
03:57
of all the sizable objects
on the planet, every day.
on the planet, every day.
71
225080
2656
لجميع الكائنات الكبيرة
على هذا الكوكب، كل يوم.
على هذا الكوكب، كل يوم.
03:59
And that database is searchable.
72
227760
1560
لتكون قاعدة البيانات
سهلة البحث.
سهلة البحث.
04:02
So that's exactly what we're doing.
73
230520
2096
هذا هو بالضبط ما نفعله.
04:04
Here's a prototype, working on our API.
74
232640
2256
هنا نموذج أولي،
يعمل بواجهة تطبيقاتنا البرمجية.
يعمل بواجهة تطبيقاتنا البرمجية.
04:06
This is Beijing.
75
234920
1456
هذه هي بكين.
04:08
So, imagine if we wanted
to count the planes in the airport.
to count the planes in the airport.
76
236400
2856
لذا، تخيل
إذا أردنا معرفة عدد الطائرات في المطار.
إذا أردنا معرفة عدد الطائرات في المطار.
04:11
We select the airport,
77
239280
1856
اخترنا المطار،
04:13
and it finds the planes in today's image,
78
241160
2376
لقد وجدت الطائرات في صورة اليوم،
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
ووجدت الطائرات في كل مجموعة الصور
المتراكمة خلال الأيام السابقة،
المتراكمة خلال الأيام السابقة،
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
ومن ثم أخرجت هذا الرسم البياني
لجميع الطائرات في مطار بكين لكل الأوقات.
لجميع الطائرات في مطار بكين لكل الأوقات.
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
بالطبع، يمكنك القيام بذلك
لجميع المطارات في جميع أنحاء العالم.
لجميع المطارات في جميع أنحاء العالم.
04:27
And let's look here
in the port of Vancouver.
in the port of Vancouver.
82
255360
2936
دعونا ننظر هنا في ميناء فانكوفر.
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
نعم، سنفعل الشيء نفسه،
لكن هذه المرة سنبحث عن السفن.
لكن هذه المرة سنبحث عن السفن.
04:33
So, we zoom in on Vancouver,
we select the area,
we select the area,
84
261880
4136
لذا، نقوم بتكبير فانكوفر، نختار المنطقة،
04:38
and we search for ships.
85
266040
2056
ونبحث عن السفن.
04:40
And it outputs where all the ships are.
86
268120
1858
وتخرج لنا موقع جميع السفن.
04:42
Now, imagine how useful this would be
to people in coast guards
to people in coast guards
87
270002
3214
الآن، تخيل مدى فائدة ذلك
لأفراد حرس السواحل
لأفراد حرس السواحل
04:45
who are trying to track
and stop illegal fishing.
and stop illegal fishing.
88
273240
2736
الذين يحاولون تعقب ووقف
الصيد غير القانوني.
الصيد غير القانوني.
04:48
See, legal fishing vessels
89
276000
2056
انظروا، سفن الصيد القانونية
04:50
transmit their locations
using AIS beacons.
using AIS beacons.
90
278080
2936
تبث مواقعها باستخدام
نظام التعريف التلقائي (AIS).
نظام التعريف التلقائي (AIS).
04:53
But we frequently find ships
that are not doing that.
that are not doing that.
91
281040
3616
لكننا كثيرا ما نجد سفناً لا تفعل ذلك.
04:56
The pictures don't lie.
92
284680
1776
الصور لا تكذب.
04:58
And so, coast guards could use that
93
286480
1696
وهكذا،
يمكن لحرس السواحل استخدام ذلك
يمكن لحرس السواحل استخدام ذلك
05:00
and go and find
those illegal fishing vessels.
those illegal fishing vessels.
94
288200
2176
والذهاب للعثور
على سفن الصيد غير القانونية تلك
على سفن الصيد غير القانونية تلك
05:02
And soon we'll add
not just ships and planes
not just ships and planes
95
290400
2176
وقريبا سوف نضيف
ليس فقط السفن والطائرات
ليس فقط السفن والطائرات
05:04
but all the other objects,
96
292600
1296
ولكن كل الأشياء الأخرى،
05:05
and we can output data feeds
97
293920
1896
ويمكننا إخراج مخرجات البيانات
05:07
of those locations
of all these objects over time
of all these objects over time
98
295840
2536
الخاصة بتلك المواقع لجميع تلك الأشياء
مع مرور الزمن
مع مرور الزمن
05:10
that can be integrated digitally
from people's work flows.
from people's work flows.
99
298400
3056
والتي يمكن دمجها رقميًا
من خلال تدفقات عمل الناس.
من خلال تدفقات عمل الناس.
05:13
In time, we could get
more sophisticated browsers
more sophisticated browsers
100
301480
3056
مع الوقت، يمكننا الحصول
على المزيد من المتصفحات
على المزيد من المتصفحات
05:16
that people pull in
from different sources.
from different sources.
101
304560
2336
المتطورة التي يسحبها الناس
من مصادر مختلفة.
من مصادر مختلفة.
05:18
But ultimately, I can imagine us
abstracting out the imagery entirely
abstracting out the imagery entirely
102
306920
4696
ولكن في النهاية، يمكنني أن أتخيل
أننا سنتمكن من إستخلاص الصور كلياً
أننا سنتمكن من إستخلاص الصور كلياً
05:23
and just having a queryable
interface to the Earth.
interface to the Earth.
103
311640
2416
وأن يكون لدينا على الأرض
واجهة قابلة للاستعلام.
واجهة قابلة للاستعلام.
05:26
Imagine if we could just ask,
104
314080
1416
تخيل لو أننا نستطيع أن نسأل،
05:27
"Hey, how many houses
are there in Pakistan?
are there in Pakistan?
105
315520
2536
"مهلا، كم عدد المنازل في باكستان؟
05:30
Give me a plot of that versus time."
106
318080
1936
وكم من الوقت إستغرق بناؤها."
05:32
"How many trees are there in the Amazon
107
320040
2176
"كم عدد الأشجار الموجودة في الأمازون
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
وهل يمكنك أن تخبرني بمواقع الأشجار
التي تم قطعها
التي تم قطعها
05:37
between this week and last week?"
109
325480
1656
بين هذا الأسبوع والأسبوع الماضي؟"
05:39
Wouldn't that be great?
110
327160
1216
ألن يكون ذلك رائعًا؟
05:40
Well, that's what
we're trying to go towards,
we're trying to go towards,
111
328400
2136
حسناً، هذا ما نحاول أن نصل إليه،
05:42
and we call it "Queryable Earth."
112
330560
1856
ونطلق عليه "أرض قابلة للإستعلام".
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
إذاً، كانت مهمة الكوكب 1 هي
تصوير الكوكب بأكمله كل يوم
تصوير الكوكب بأكمله كل يوم
05:48
and make it accessible.
114
336360
2336
وجعله سهل المنال.
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
مهمة الكوكب 2 هي فهرسة جميع الكائنات
على كوكب الأرض مع مرور الوقت
على كوكب الأرض مع مرور الوقت
05:54
and make it queryable.
116
342560
1240
وجعلها قابلة للاستعلام.
05:56
Let me leave you with an analogy.
117
344760
2136
اسمحوا لي أن أترككم مع هذا التوضيح.
05:58
Google indexed what's on the internet
and made it searchable.
and made it searchable.
118
346920
3400
جوجل فهرست الذي على الإنترنت
وجعلته قابلاً للبحث.
وجعلته قابلاً للبحث.
06:03
Well, we're indexing what's on the Earth
and making it searchable.
and making it searchable.
119
351080
3256
حسنًا، نحن نقوم بفهرسة ما هو موجود
على الأرض وجعله قابلاً للبحث.
على الأرض وجعله قابلاً للبحث.
06:06
Thank you very much.
120
354360
1336
شكراً جزيلاً.
06:07
(Applause)
121
355720
4520
(تصفيق)
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