ABOUT THE SPEAKER
Lalitesh Katragadda - Engineer
Lalitesh Katragadda builds tools that help groups of people compile information to build something greater than the sum of its parts. His latest fascination: collaborative maps.

Why you should listen

Lalitesh Katragadda is a software engineer at Google, working on geo-data, machine vision, machine learning and space robotics. Before joining Google, Lalitesh founded a robotics startup that was acquired by Google. At Google, Lalitesh co-founded Google India and was its founding Joint Center Head for two years. He co-started several projects including Google Finance and Hindi Transliteration, and is now working on maps.

More profile about the speaker
Lalitesh Katragadda | Speaker | TED.com
TEDIndia 2009

Lalitesh Katragadda: Making maps to fight disaster, build economies

לאליטש קאטראגאדה: מיפוי למלחמה באסונות, ולבניית כלכלות

Filmed:
405,132 views

נכון ל 2005, רק 15 אחוז מהעולם ממופה. זה מאט משלוח עזרה לאחר אסון - ומסתיר את הפוטנציאל הכלכלי של קרקע שאינה בשימוש ושל דרכים לא מוכרות. בשיחה הקצרה הזו, לאליטש קאטראגאדה מגוגל מדגים את Map Maker, כלי מיפוי קבוצתי בו משתמשים אנשים ברחבי העולם כדי למפות את עולמם.
- Engineer
Lalitesh Katragadda builds tools that help groups of people compile information to build something greater than the sum of its parts. His latest fascination: collaborative maps. Full bio

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

00:16
In 2008, Cycloneצִיקלוֹן Nargisנרגיס devastatedהרוס Myanmarמיאנמר.
0
1000
5000
ב 2008, סופת הציקלון נרגיס הרסה את מייאנמר.
00:21
Millionsמיליונים of people were in severeחָמוּר need of help.
1
6000
4000
מיליוני אנשים נזקקו לעזרה בדחיפות.
00:25
The U.N. wanted to rushלְמַהֵר people and suppliesאספקה to the areaאֵזוֹר.
2
10000
4000
האו"ם רצה להביא אנשים ואספקה לאיזור.
00:29
But there were no mapsמפות, no mapsמפות of roadsכבישים,
3
14000
3000
אבל לא היו מפות, לא מפות דרכים,
00:32
no mapsמפות showingמראה hospitalsבתי חולים, no way for help to reachלְהַגִיעַ the cycloneצִיקלוֹן victimsקורבנות.
4
17000
5000
לא מפות שמראות בתי חולים, לא היתה דרך לעזרה להגיע לנפגעי הציקלון.
00:37
When we look at a mapמַפָּה of Losלוס Angelesאנג'לס or Londonלונדון,
5
22000
3000
כשאנחנו מסתכלים במפה של לוס אנג'לס, או לונדון
00:40
it is hardקָשֶׁה to believe
6
25000
3000
קשה להאמין
00:43
that as of 2005, only 15 percentאָחוּז of the worldעוֹלָם
7
28000
3000
שנכון ל 2005 רק 15 אחוז מהעולם
00:46
was mappedממופה to a geo-codableגיאוגרפי levelרָמָה of detailפרט.
8
31000
3000
מופה לרמת פירוט המאפשרת קידוד גיאוגרפי (קריא ע"י מחשב)
00:49
The U.N. ranרץ headfirstראש תחילה into a problemבְּעָיָה
9
34000
3000
האו"ם התפרץ לתוך בעייה
00:52
that the majorityרוֹב of the world'sשל העולם populousמְאוּכלָס בִּצְפִיפוּת facesפרצופים:
10
37000
2000
שרוב אוכלוסיית העולם עומדת בפניה:
00:54
not havingשיש detailedמְפוֹרָט mapsמפות.
11
39000
2000
חוסר במפות מפורטות.
00:56
But help was comingמגיע.
12
41000
2000
אבל העזרה היתה בדרך.
00:58
At GoogleGoogle, 40 volunteersמתנדבים
13
43000
2000
בגוגל, 40 מתנדבים
01:00
used a newחָדָשׁ softwareתוֹכנָה
14
45000
3000
השתמשו בתוכנה חדשה
01:03
to mapמַפָּה 120,000 kilometersק"מ of roadsכבישים,
15
48000
3000
למפות 120,000 קילומטר של דרכים,
01:06
3,000 hospitalsבתי חולים, logisticsלוֹגִיסטִיקָה and reliefהֲקָלָה pointsנקודות.
16
51000
3000
3000 בתי חולים, ונקודות לוגיסטיקה וסיוע.
01:09
And it tookלקח them fourארבעה daysימים.
17
54000
2000
וזה לקח להם ארבעה ימים.
01:11
The newחָדָשׁ softwareתוֹכנָה they used? GoogleGoogle Mapmakerיצרנית מפות.
18
56000
3000
התכונה החדשה בה הם השתמשו? Mapmaker של גוגל.
01:14
GoogleGoogle Mapmakerיצרנית מפות is a technologyטֶכנוֹלוֹגִיָה that empowersמעצימה eachכל אחד of us
19
59000
3000
Mapmaker של גוגל הוא טכנולוגיה שמאפשרת לכל אחד מאתנו
01:17
to mapמַפָּה what we know locallyמקומי.
20
62000
3000
למפות מה שאנחנו מכירים מקומית.
01:20
People have used this softwareתוֹכנָה
21
65000
2000
אנשים השתמשו בתוכנה הזו
01:22
to mapמַפָּה everything from roadsכבישים to riversנהרות,
22
67000
2000
למפות כל דבר מדרכים עד נהרות,
01:24
from schoolsבתי ספר to localמְקוֹמִי businessesעסקים,
23
69000
3000
מבתי ספר עד בתי עסק מקומיים,
01:27
and videoוִידֵאוֹ storesחנויות to the cornerפינה storeחֲנוּת.
24
72000
3000
ומחנויות ווידאו לפיצוציה.
01:30
Mapsמפות matterחוֹמֶר.
25
75000
2000
מפות הן חשובות.
01:32
Nobelנובל Prizeפרס nomineeמוּעֲמָד Hernandoהרננדו DeDe Sotoסוטו
26
77000
2000
המועמד לפרס נובל הרננדו דה סוטו
01:34
recognizedמוּכָּר that the keyמַפְתֵחַ to economicכַּלְכָּלִי liftoffmoveier
27
79000
2000
זיהה שהמפתח להמראה כלכלית
01:36
for mostרוב developingמתפתח countriesמדינות
28
81000
2000
עבור רוב המדינות המתפתחות
01:38
is to tapבֶּרֶז the vastעָצוּם amountsסכומים of uncapitalizedללא שינוי landארץ.
29
83000
3000
הוא ניצול כמויות הקרקע הלא מנוצלות.
01:41
For exampleדוגמא, a trillionטרִילִיוֹן dollarsדולר
30
86000
3000
לדוגמה,
01:44
of realאמיתי estateנכס remainsשְׂרִידִים uncapitalizedללא שינוי in Indiaהוֹדוּ aloneלבד.
31
89000
3000
רק בהודו יש טריליון דולר של נדל"ן לא מנוצל.
01:47
In the last yearשָׁנָה aloneלבד,
32
92000
2000
בשנה האחרונה בלבד,
01:49
thousandsאלפים of usersמשתמשים in 170 countriesמדינות
33
94000
4000
אלפי משתמשים ב 170 ארצות
01:53
have mappedממופה millionsמיליונים of piecesחתיכות of informationמֵידָע,
34
98000
3000
מיפו מיליוני פיסות מידע,
01:56
and createdשנוצר a mapמַפָּה of a levelרָמָה of detailפרט never thought viableבַּר חַיִים.
35
101000
3000
ויצרו מפה ברמת פירוט שמעולם לא נחשבה אפשרית.
01:59
And this was madeעָשׂוּי possibleאפשרי by
36
104000
2000
וזה התאפשר באמצעות
02:01
the powerכּוֹחַ of passionateמלא רגש usersמשתמשים everywhereבכל מקום.
37
106000
4000
הכח של משתמשים נלהבים בכל מקום.
02:05
Let's look at some of the mapsמפות
38
110000
3000
בואו נסתכל בחלק מהפות
02:08
beingלהיות createdשנוצר by usersמשתמשים right now.
39
113000
3000
שנוצרות על ידי משתמשים ממש עכשיו.
02:11
So, as we speakלְדַבֵּר, people are mappingמיפוי the worldעוֹלָם
40
116000
2000
אז, תוך כדי שאנחנו מדברים אנשים ממפים את העולם
02:13
in these 170 countriesמדינות.
41
118000
2000
ב 170 הארצות האלה.
02:15
You can see Bridgetבריג'ט in Africaאַפְרִיקָה who just mappedממופה a roadכְּבִישׁ in Senegalסנגל.
42
120000
6000
אתם רואים את ברידג'ט באפריקה שהרגע מיפתה דרך בסנגל.
02:21
And, closerיותר קרוב to home, Chaluaצ'אלואה, an N.G. roadכְּבִישׁ in Bangaloreבנגלור.
43
126000
5000
וקרוב יותר לבית, צ'אלואה, כביש בבנגלור.
02:26
This is the resultתוֹצָאָה of computationalחישובית geometryגֵאוֹמֶטרִיָה,
44
131000
3000
זוהי תוצאה של גיאומטריה חישובית,
02:29
gestureמחווה recognitionהַכָּרָה, and machineמְכוֹנָה learningלְמִידָה.
45
134000
3000
זיהוי חיוויים, ולמידה ע"י מכונה.
02:32
This is a victoryניצחון of thousandsאלפים of usersמשתמשים,
46
137000
2000
זהו נצחון של אלפי משתמשים,
02:34
in hundredsמאות of citiesערים,
47
139000
2000
במאות ערים,
02:36
one userמִשׁתַמֵשׁ, one editלַעֲרוֹך at a time.
48
141000
2000
משתמש אחד ועריכה אחת כל פעם.
02:38
This is an invitationהַזמָנָה to the 70 percentאָחוּז
49
143000
4000
זוהי הזמנה לשבעים האחוזים
02:42
of our unmappedלא ממופה planetכוכב לכת.
50
147000
2000
של כוכבנו הלא ממופה.
02:44
Welcomeברוך הבא to the newחָדָשׁ worldעוֹלָם.
51
149000
2000
ברוכים הבאים לעולם החדש.
02:46
(Applauseתְשׁוּאוֹת)
52
151000
3000
(מחיאות כפיים)
Translated by Shaike Katz
Reviewed by Sigal Tifferet

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Lalitesh Katragadda - Engineer
Lalitesh Katragadda builds tools that help groups of people compile information to build something greater than the sum of its parts. His latest fascination: collaborative maps.

Why you should listen

Lalitesh Katragadda is a software engineer at Google, working on geo-data, machine vision, machine learning and space robotics. Before joining Google, Lalitesh founded a robotics startup that was acquired by Google. At Google, Lalitesh co-founded Google India and was its founding Joint Center Head for two years. He co-started several projects including Google Finance and Hindi Transliteration, and is now working on maps.

More profile about the speaker
Lalitesh Katragadda | Speaker | TED.com