ABOUT THE SPEAKER
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.

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?

More profile about the speaker
Blaise Agüera y Arcas | Speaker | TED.com
TED2010

Blaise Agüera y Arcas: Augmented-reality maps

Blaise Aguera y Arcas démontre comment la réalité augmentée transforme la cartographie

Filmed:
1,856,682 views

Pendant une présentation qui coupa le souffle de l'audience de TED2010, Blaise Aguera y Arcas dévoile les nouvelles technologies de cartographie avec réalité augmentée de Microsoft.
- 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

Double-click the English transcript below to play the video.

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About a yearan and a halfmoitié agodepuis,
0
0
2000
Il y a environ un an et demi
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StephenStephen LawlerLawler, who alsoaussi gavea donné a talk
1
2000
3000
Stephen Lawler qui a lui aussi fait une conférence
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here at TEDTED in 2007 on VirtualVirtuel EarthTerre,
2
5000
2000
ici à TED en 2007 au sujet de Virtual Earth
00:22
broughtapporté me over to becomedevenir the architectarchitecte of BingBing MapsCartes,
3
7000
4000
m’a fait venir pour devenir l’architecte de Bing Maps,
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whichlequel is Microsoft'sDe Microsoft online-mappingcartographie en ligne efforteffort.
4
11000
3000
le projet de cartographie en ligne de Microsoft.
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In the pastpassé two and a halfmoitié, we'venous avons been very harddifficile at work
5
14000
2000
Pendant les deux dernières années et demie, nous avons travaillé très dur
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on redefiningla redéfinition the way mapscartes work onlineen ligne.
6
16000
4000
pour redéfinir la manière dont les cartographies en ligne fonctionnent.
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And we really are seeingvoyant this in very differentdifférent termstermes
7
20000
2000
Et nous voyons vraiment ça de façon très différente
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from the kindgentil of mappingcartographie and directiondirection sitesite
8
22000
2000
des sites qui proposent des cartes et des directions
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that one is used to.
9
24000
2000
et auxquels on est habitués.
00:41
So, the first thing that you mightpourrait noticeremarquer about the mappingcartographie sitesite
10
26000
2000
La première chose que vous remarquerez à propos du site de cartographie,
00:43
is just the fluidityfluidité of the zoomingZoom and the panningpanning,
11
28000
2000
est simplement la fluidité du zoom et du défilement,
00:45
whichlequel, if you're familiarfamilier at all with SeadragonSeadragon,
12
30000
2000
qui, si vous êtes familier avec Seadragon
00:47
that's where it comesvient from.
13
32000
2000
c'est de là que ça vient.
00:49
MappingCartographie is, of coursecours,
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34000
2000
Créer une carte est, bien sûr,
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not just about cartographycartographie,
15
36000
2000
plus que simplement la cartographie,
00:53
it's alsoaussi about imageryimagerie.
16
38000
2000
c'est aussi de l'imagerie.
00:55
So, as we zoom-inzoom-in beyondau-delà a certaincertain levelniveau
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40000
3000
Donc, quand nous zoomons au-delà d'un certain niveau
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this resolvesrésout into a kindgentil of SimSIM City-likeVille-like
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43000
3000
on arrive à une sorte de vue virtuelle à 45 degrés
01:01
virtualvirtuel viewvue at 45 degreesdegrés.
19
46000
2000
du genre Sim City.
01:03
This can be viewedvu from any of the cardinalCardinal directionsdirections
20
48000
2000
On peut la regarder depuis n'importe lequel des points cardinaux,
01:05
to showmontrer you the 3D structurestructure of the cityville, all the facadesfaçades.
21
50000
3000
pour voir la structure en 3D de la ville et de ses façades.
01:08
Now, we see this spaceespace, this three-dimensionaltridimensionnel environmentenvironnement,
22
53000
6000
Maintenant, nous voyons cet espace, cet environnement en 3D
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as beingétant a canvasToile on whichlequel
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59000
3000
comme un canevas sur lequel
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all sortssortes of applicationsapplications can playjouer out,
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62000
6000
toutes sortes d'applications peuvent se greffer.
01:23
and map'ssur la carte directionsdirections are really just one of them.
25
68000
3000
Et les directions en sont juste un exemple.
01:26
If you clickCliquez on this, you'lltu vas see
26
71000
3000
Si vous cliquez ici, vous verrez
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some of the onesceux that we'venous avons put out, just in the pastpassé couplecouple of monthsmois
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74000
3000
quelques unes de celles que l'on vient juste de sortir ces derniers mois,
01:32
sincedepuis we'venous avons launchedlancé.
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77000
2000
depuis que nous avons lancé ce produit.
01:34
So, for exampleExemple, a couplecouple of daysjournées after the disastercatastrophe in HaitiHaïti,
29
79000
2000
Par exemple, quelques jours après la catastrophe en Haïti,
01:36
we had an earthquaketremblement de terre mapcarte that showedmontré
30
81000
2000
nous avions une carte du tremblement de terre qui montrait
01:38
before and after picturesdes photos from the skyciel.
31
83000
2000
des vues aériennes avant et après.
01:40
This wonderfulformidable one whichlequel I don't have time to showmontrer you
32
85000
2000
Cette fantastique application que je n'ai pas le temps de vous montrer
01:42
is takingprise hyper-localhyper-local blogsblogs in realréal time
33
87000
3000
incorpore les blogs hyper-locaux en temps réel
01:45
and mappingcartographie those storieshistoires, those entriesentrées
34
90000
2000
et joint ces histoires, ces billets
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to the placesdes endroits that are referredréféré to on the blogsblogs.
35
92000
2000
aux endroits mentionnés dans les blogs.
01:49
It's wonderfulformidable.
36
94000
3000
C'est merveilleux.
01:52
But I'm going to showmontrer you some more candybonbons sortTrier of stuffdes trucs.
37
97000
3000
Mais je vais vous montrer d'autres choses qui sont impressionnantes.
01:55
So, we see the imageryimagerie, of coursecours,
38
100000
4000
Donc nous voyons les images bien sûr,
01:59
not stoppingarrêt at the skyciel.
39
104000
3000
mais pas seulement les vues aériennes.
02:02
These little greenvert bubblesbulles representreprésenter
40
107000
3000
Ces petites bulles vertes représentent
02:05
photosynthsPhotosynths that usersutilisateurs have madefabriqué.
41
110000
2000
des Photosynths créés par les utilisateurs.
02:07
I'm not going to divese plonger into them eithernon plus, but photosynthsPhotosynths are integratedintégré into the mapcarte.
42
112000
3000
Je ne vais pas entrer dans le détail, mais ces Photosynths sont intégrés dans la carte.
02:10
Everything that's casedtubé in bluebleu
43
115000
2000
Tout ce qui est encadré en bleu
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is an arearégion where we'venous avons takenpris imageryimagerie on the groundsol as well.
44
117000
5000
représente les zones où nous avons aussi pris des vues terrestres.
02:17
And so, when you flymouche down --
45
122000
2000
Et donc, quand vous vous rapprochez du sol --
02:19
(ApplauseApplaudissements)
46
124000
2000
(applaudissements)
02:21
Thank you. When you flymouche down to the groundsol,
47
126000
2000
Merci. Quand vous vous rapprochez du sol
02:23
and you see this kindgentil of panoramicpanoramique imageryimagerie,
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128000
3000
et que vous voyez cette sorte d'image panoramique,
02:26
the first thing that you mightpourrait noticeremarquer is that it's not just a picturephoto,
49
131000
4000
la première chose que vous remarquerez c'est que ce n'est pas seulement une image,
02:30
there's just as much three-dimensionaltridimensionnel understandingcompréhension of this environmentenvironnement
50
135000
3000
il y a autant d'éléments tri-dimensionels dans cet environement
02:33
as there is of the three-dimensionaltridimensionnel cityville from aboveau dessus,
51
138000
3000
qu'il y en a dans la ville en 3D que nous avons vu du ciel,
02:36
so if I clickCliquez on something to get a closerplus proche viewvue of it,
52
141000
4000
donc si je clique sur quelque chose pour le voir de plus près,
02:40
then, the factfait that that transitiontransition looksregards as it does,
53
145000
3000
alors la transition peut être rendue comme cela
02:43
is a functionfonction of all of that geometrygéométrie,
54
148000
2000
grâce à toute cette géométrie,
02:45
all of that 3D understandingcompréhension behindderrière this modelmaquette.
55
150000
4000
à toute cette recherche en 3D qui est derrière ce modèle.
02:49
Now, I'll showmontrer you a funamusement appapplication
56
154000
3000
Maintenant je vais vous montrer une appli très sympa
02:52
that -- we'venous avons been workingtravail on a collaborationcollaboration with our friendscopains at FlickrFlickr.
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157000
7000
pour laquelle nous avons collaboré avec nos amis de Flickr.
02:59
This takes FlickrFlickr, georegisteredgeoregistered imageryimagerie
58
164000
3000
Elle prend les images géo-localisées de Flickr
03:02
and usesles usages photosynth-likePhotosynth-like processesprocessus
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167000
3000
et utilise des processus similaires aux photosynths
03:05
to connectrelier that imageryimagerie to our imageryimagerie, so --
60
170000
4000
pour connecter ces images aux nôtres, pour --
03:09
I'm not sure if that's the one I actuallyréellement meantsignifiait to pulltirer up, but --
61
174000
3000
je ne suis pas sûr que ce soit l'image que je voulais cliquer, mais --
03:12
(LaughterRires)
62
177000
3000
(rires)
03:15
But noticeremarquer -- this is, of coursecours, a popularpopulaire touristtouristique sitesite,
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180000
4000
Mais regardez -- c'est, bien sûr, un site touristique populaire,
03:19
and there are lots of photosPhotos around here,
64
184000
2000
et il y a beaucoup de photos de cet endroit,
03:21
and these photosPhotos are all takenpris at differentdifférent timesfois.
65
186000
3000
et ces photos ont été prises à différents moments.
03:24
So this one was takenpris around fivecinq.
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189000
2000
Celle-ci à été prise vers 17 heures.
03:26
So that's the FlickrFlickr photophoto,
67
191000
2000
Donc ça c'est la photo de Flickr,
03:28
that's our imageryimagerie.
68
193000
2000
ça c'est notre imagerie.
03:30
So you really see how this kindgentil of crowd-sourcedfoule de source imageryimagerie
69
195000
3000
Et vous voyez comment ces images venant des utilisateurs
03:33
is integratingen intégrant, in a very deepProfond way, into the mapcarte itselfse.
70
198000
3000
s'intègrent presque nativement au coeur de la carte elle-même.
03:36
(ApplauseApplaudissements)
71
201000
2000
(applaudissements)
03:38
Thank you.
72
203000
2000
Merci.
03:40
(ApplauseApplaudissements)
73
205000
2000
(applaudissements)
03:42
There are severalnombreuses reasonsles raisons why this is interestingintéressant
74
207000
2000
Il y a plusieurs raisons pour lesquelles ceci est intéressant
03:44
and one of them, of coursecours, is time travelVoyage.
75
209000
2000
et l'une d'elles, bien sûr, est de pouvoir voyager dans le temps.
03:46
And I'm not going to showmontrer you some of the wonderfulformidable historichistorique imageryimagerie in here,
76
211000
2000
Et je ne vais pas vous montrer maintenant de superbes images historiques
03:48
but there are some with horsesles chevaux and carriagescarrosses and so on as well.
77
213000
3000
mais il y en a aussi avec des chevaux et des carrosses et tout ça.
03:51
But what's coolcool about this is that, not only is it augmentingaugmenter
78
216000
3000
Mais ce qui est formidable avec ça, c'est que non seulement cela enrichit
03:54
this visualvisuel representationreprésentation of the worldmonde
79
219000
2000
cette représentation virtuelle du monde
03:56
with things that are comingvenir in from usersutilisateurs,
80
221000
3000
avec des éléments qui viennent des utilisateurs,
03:59
but it alsoaussi is the foundationfondation for augmentedaugmenté realityréalité,
81
224000
4000
mais c'est aussi la base de la réalité augmentée,
04:03
and that's something that I'll be showingmontrer you more of in just a momentmoment.
82
228000
3000
et c'est quelque chose que je vais vous montrer dans un instant.
04:06
Now I just madefabriqué a transitiontransition indoorsà l’intérieur. That's alsoaussi interestingintéressant.
83
231000
4000
Je viens juste de faire une transition en intérieur. C'est intéressant aussi.
04:10
OK, noticeremarquer there's now a rooftoit aboveau dessus us.
84
235000
2000
D'accord, remarquez que maintenant il y a toit au-dessus de nous.
04:12
We're insideà l'intérieur the PikeBrochet PlacePlace MarketMarché.
85
237000
3000
Nous sommes à l'intérieur du marché de Pike Place.
04:15
And this is something that we're ablecapable to do with a backpacksac à dos cameracaméra,
86
240000
2000
Et c'est quelque chose que nous somme capables de faire avec un appareil dans un sac à dos.
04:17
so, we're now not only imagingd’imagerie in the streetrue
87
242000
4000
Donc nous ne prenons pas seulement des images dans la rue,
04:21
with this cameracaméra on topsTops of carsdes voitures,
88
246000
2000
avec cet appareil photo sur le toit de voitures,
04:23
but we're alsoaussi imagingd’imagerie insideà l'intérieur.
89
248000
4000
nous prenons aussi des images à l'intérieur.
04:27
And from here, we're ablecapable to do the sameMême sortssortes of registrationenregistrement,
90
252000
5000
A partir de là nous sommes capables de faire la même sorte d'intégration,
04:32
not only of still imagesimages, but alsoaussi of videovidéo.
91
257000
4000
non seulement d'images, mais aussi de vidéos.
04:36
So this is something that we're now going to try
92
261000
2000
Et c'est quelque chose que nous allons essayer de faire maintenant
04:38
for the first time, livevivre,
93
263000
2000
pour le première fois, en direct,
04:40
and this is really, trulyvraiment, very frighteningeffrayant.
94
265000
3000
et ça, ça fait vraiment peur.
04:43
(LaughterRires)
95
268000
2000
(rires)
04:46
OK.
96
271000
2000
D'accord.
04:48
(RingingSonnerie)
97
273000
2000
(sonnerie)
04:50
All right, guys, are you there?
98
275000
2000
Bien, les gars, vous êtes là ?
04:52
(NoiseBruit)
99
277000
2000
(bruit)
04:54
All right. I'm hittingfrappe it. I'm punchingpoinçonnage playjouer.
100
279000
2000
Bien. J'appuie dessus. J'appuie sur "lecture".
04:56
I'm livevivre. All right. There we go.
101
281000
2000
Je suis en direct. Bien. C'est parti.
04:58
So, these are our friendscopains in PikeBrochet PlacePlace MarketMarché, the lablaboratoire.
102
283000
5000
Donc, voici nos amis au marché Pike Place, le labo.
05:03
(ApplauseApplaudissements)
103
288000
8000
(applaudissements)
05:12
So they're broadcastingradiodiffusion this livevivre.
104
297000
2000
Ils transmettent ça en direct.
05:14
OK, GeorgeGeorge, can you pancasserole back over to the cornercoin marketmarché?
105
299000
4000
Bien, Georges, peux-tu reculer et filmer le coin du marché ?
05:18
Because I want to showmontrer pointspoints of interestintérêt.
106
303000
4000
Parce que je veux vous montrer un point d'intérêt.
05:22
No, no. The other way.
107
307000
3000
Non, non, de l'autre côté.
05:25
Yeah, yeah, back to the cornercoin, back to the cornercoin.
108
310000
2000
Oui, oui, retourne vers le coin. Vers le coin.
05:27
I don't want to see you guys yetencore.
109
312000
3000
Je ne veux pas encore vous voir les gars.
05:31
OK, OK, back to the cornercoin, back to the cornercoin, back to the cornercoin.
110
316000
6000
D'accord, d'accord. Retour vers le coin. Retour vers le coin, vers le coin.
05:37
OK, never mindesprit.
111
322000
2000
D'accord, c'est pas grave.
05:40
What I wanted to showmontrer you was these pointspoints of interestintérêt
112
325000
2000
Ce que je voulais vous montrer c'est ces points d'intérêt
05:42
over here on topHaut of the imageimage
113
327000
2000
là, par dessus l'image,
05:44
because what that givesdonne you a sensesens of is the way,
114
329000
2000
parce que ça vous donne une idée de comment,
05:46
if you're actuallyréellement on the spotplace,
115
331000
2000
si vous êtes à cet endroit....
05:48
you can think about this --
116
333000
2000
vous pouvez voir ça comme --
05:50
this is takingprise a stepétape in additionune addition to augmentedaugmenté realityréalité.
117
335000
3000
c'est aller un pas plus loin que la réalité augmentée.
05:53
What the hellenfer are you guys -- oh, sorry.
118
338000
2000
Hey les gars qu'est-ce que vous -- oh, désolé.
05:55
(LaughterRires)
119
340000
3000
(rires)
05:58
We're doing two differentdifférent --
120
343000
3000
Nous faisons deux ...
06:01
OK, I'm hangingpendaison up now.
121
346000
3000
D'accord, je raccroche maintenant...
06:04
We're doing two differentdifférent things here.
122
349000
2000
Nous faisons deux choses différentes ici.
06:06
One of them is to take that realréal ...
123
351000
2000
L'une est de prendre cette vraie...
06:08
(LaughterRires)
124
353000
7000
(rires)
06:15
All right, let me just take a momentmoment and thank the teaméquipe.
125
360000
3000
D'accord, laissez moi remercier l'équipe.
06:18
They'veIls ont doneterminé a fantasticfantastique jobemploi of pullingtirant this togetherensemble.
126
363000
2000
Ils ont fait un boulot fantastique à faire marcher tout ça.
06:20
(ApplauseApplaudissements)
127
365000
2000
(applaudissements)
06:22
I'm going to abandonabandonner them now and walkmarche back outsideà l'extérieur.
128
367000
3000
Je vais les abandonner maintenant et retourner à l'extérieur.
06:25
And while I walkmarche outsideà l'extérieur, I'll just mentionmention that
129
370000
3000
Et pendant que je me dirige vers l'extérieur, je mentionnerai juste
06:28
here we're usingen utilisant this for telepresencetéléprésence,
130
373000
2000
que dans le cas présent nous utilisons ça pour la téléprésence,
06:30
but you can equallyégalement well use this
131
375000
2000
mais vous pouvez aussi l'utiliser
06:32
on the spotplace, for augmentedaugmenté realityréalité.
132
377000
2000
immédiatement, pour la réalité augmentée.
06:34
When you use it on the spotplace, it meansveux dire that
133
379000
2000
Quand vous l'utilisez sur le champ, cela veut dire que
06:36
you're ablecapable to bringapporter all of that metadatamétadonnées
134
381000
2000
vous êtes capable d'accéder à toutes les métadonnées
06:38
and informationinformation about the worldmonde to you.
135
383000
2000
et les informations sur le monde.
06:40
So here, we're takingprise the extrasupplémentaire stepétape of alsoaussi broadcastingradiodiffusion it.
136
385000
2000
Et ici, nous faisons la démarche supplémentaire d'émettre aussi cette information.
06:42
That was beingétant broadcastdiffusion, by the way, on a 4G networkréseau
137
387000
3000
Et au fait c'était transmis sur un réseau 4G
06:45
from the marketmarché.
138
390000
3000
depuis le marché.
06:48
All right, and now there's one last TEDTED talk
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393000
3000
Bien, et maintenant il y a un dernier TED talk
06:51
that MicrosoftMicrosoft has givendonné in the pastpassé severalnombreuses yearsannées.
140
396000
2000
que Microsoft a fait ces dernières années.
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And that's CurtisCurtis WongWong, WorldWideDans le monde entier TelescopeTélescope.
141
398000
3000
Et c'est Curtis Wong, le WorldWide Telescope.
06:56
So, we're going to headtête over to the dumpstersbennes à ordures,
142
401000
2000
Donc nous allons partir vers les bennes,
06:58
where it's traditionaltraditionnel, after a long day at the marketmarché,
143
403000
3000
où il est traditionnel, après une longue journée au marché,
07:01
to go out for a breakPause, but alsoaussi stareregard up at the skyciel.
144
406000
4000
d'aller faire une pause, et de regarder le ciel.
07:05
This is the integrationl'intégration
145
410000
2000
Ça c'est l'intégration
07:07
of WorldWideDans le monde entier TelescopeTélescope into our mapscartes.
146
412000
3000
du WorldWide Telescope avec nos cartes.
07:10
(ApplauseApplaudissements)
147
415000
2000
(applaudissements)
07:12
This is the currentactuel -- thank you --
148
417000
3000
C'est le temps -- merci --
07:15
this is the currentactuel time. If we scrubgommage the time,
149
420000
2000
C'est le temps présent, mais si nous effaçons le temps,
07:17
then we can see how the skyciel will look at differentdifférent timesfois,
150
422000
3000
alors on peut voir à quoi le ciel ressemblera à différentes heures,
07:20
and we can get all of this very detaileddétaillées
151
425000
2000
et nous pouvons avoir toutes ces informations
07:22
informationinformation about differentdifférent timesfois, differentdifférent datesdates:
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427000
4000
très détaillées sur des heures différentes, à des dates différentes.
07:27
Let's movebouge toi the moonlune a little higherplus haute in the skyciel,
153
432000
2000
Elevons un peu la lune dans le ciel,
07:29
maybe changechangement the daterendez-vous amoureux.
154
434000
4000
peut-être que nous changeons la date.
07:33
I would like to kindgentil of zoomZoom in on the moonlune.
155
438000
3000
Je voudrais zoomer un peu sur la lune.
07:39
So, this is an astronomicallyastronomiquement completeAchevée
156
444000
2000
Donc c'est une complète représentation
07:41
representationreprésentation of the skyciel
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446000
3000
astronomique du ciel
07:44
integratedintégré right into the EarthTerre.
158
449000
2000
intégrée avec la terre.
07:46
All right now, I've overrunsaturation de la my time,
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451000
2000
Bien, maintenant je dépasse mon temps de parole,
07:48
so I've got to stop.
160
453000
2000
donc je dois m'arrêter.
07:50
Thank you all very much.
161
455000
2000
Merci beaucoup à tous.
07:52
(ApplauseApplaudissements)
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457000
12000
(applaudissements)

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ABOUT THE SPEAKER
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.

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?

More profile about the speaker
Blaise Agüera y Arcas | Speaker | TED.com