TED2018
Will Marshall: The mission to create a searchable database of Earth's surface
ウィル・マーシャル: 地表の検索可能なデータベースを作るミッション
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インターネットを検索するように、地表の検索ができらたどうでしょう？ Planet社のウィル・マーシャルのチームは、世界最大の衛星群を使い、毎日地球の全表面の写真を撮影しています。そして彼らは新たなプロジェクトに取り組んでいます。AIを使い、日々地上にある物体すべてに索引を付け、船や木や家やその他何でもGoogleのように検索できるようにしようというのです。このデータベースが地上で起きている膨大な変化の生きた記録になるというビジョンをマーシャルが示します。「見えないものは直せません。変化を見えるようにし、行動を取れるようにするツールを私達は提供したいのです」と彼は言います。
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
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00:12
Four years ago, here at TED,
0
761
2215
４年前 このTEDの場で
私はPlanet社の第１の
ミッションを発表しました
ミッションを発表しました
00:15
I announced Planet's Mission 1:
1
3000
2336
00:17
to launch a fleet of satellites
2
5360
1856
多数の衛星を打ち上げて
00:19
that would image
the entire Earth, every day,
the entire Earth, every day,
3
7240
2280
地球全体の写真を
毎日撮り
毎日撮り
誰でも見られるように
するというものです
するというものです
00:22
and to democratize access to it.
4
10560
1640
私達が解決しようとしていた
問題は単純です
問題は単純です
00:25
The problem we were trying
to solve was simple.
to solve was simple.
5
13520
2216
ネットで見られる衛星画像は古く
何年も前のものだったりしますが
何年も前のものだったりしますが
00:27
Satellite imagery you find online is old,
typically years old,
typically years old,
6
15760
3096
00:30
yet human activity was happening
on days and weeks and months,
on days and weeks and months,
7
18880
3936
人間の活動は 日や週や月という
単位で起きています
単位で起きています
00:34
and you can't fix what you can't see.
8
22840
2256
目に見えないものは
直すことができません
直すことができません
変化を見られるツールを提供し
みんなが行動を取れるようにしたかったのです
みんなが行動を取れるようにしたかったのです
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
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
1972年にアポロ17号の宇宙飛行士が撮った
美しい写真「ザ・ブルー・マーブル」は
美しい写真「ザ・ブルー・マーブル」は
この壊れやすい星について
みんながもっと意識するようにさせました
みんながもっと意識するようにさせました
00:45
had helped humanity become aware
that we're on a fragile planet.
that we're on a fragile planet.
11
33880
3280
私達はそれを次の段階に進め
00:49
And we wanted to take it
to the next level,
to the next level,
12
37600
2056
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
地球を守るための行動を取れるツールを
提供したいと思ったのです
提供したいと思ったのです
00:55
Well, after many
Apollo projects of our own,
Apollo projects of our own,
14
43160
4056
私達自身の幾多の
アポロ計画を経て
アポロ計画を経て
人類史上最大の
衛星群を打ち上げ
衛星群を打ち上げ
00:59
launching the largest fleet
of satellites in human history,
of satellites in human history,
15
47240
2960
目標を達成しました
01:03
we have reached our target.
16
51600
1520
01:06
Today, Planet images
the entire Earth, every single day.
the entire Earth, every single day.
17
54080
3656
現在 Planet社は毎日 地球全域の
衛星写真を撮影しています
衛星写真を撮影しています
01:09
Mission accomplished.
18
57760
1216
ミッション完了です
01:11
(Applause)
19
59000
2536
(拍手)
01:13
Thank you.
20
61560
1200
ありがとうございます
01:15
It's taken 21 rocket launches --
21
63600
3976
21回のロケット打ち上げが
必要でした
必要でした
このアニメーションでは簡単に
見えますが 大変でした
見えますが 大変でした
01:19
this animation makes it look
really simple -- it was not.
really simple -- it was not.
22
67600
4160
01:25
And we now have
over 200 satellites in orbit,
over 200 satellites in orbit,
23
73040
3456
今では200以上の衛星が
軌道上にあり
軌道上にあり
01:28
downlinking their data to 31 ground
stations we built around the planet.
stations we built around the planet.
24
76520
3936
世界各地に作った31の地上基地に
データを送信しています
データを送信しています
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
29メガピクセルの画像が
毎日150万枚撮影されています
毎日150万枚撮影されています
01:38
And on any one location
of the Earth's surface,
of the Earth's surface,
26
86800
2416
地上のどの地点についても
01:41
we now have on average
more than 500 images.
more than 500 images.
27
89240
3496
現時点で平均500枚以上の
画像があります
画像があります
01:44
A deep stack of data,
documenting immense change.
documenting immense change.
28
92760
3880
莫大な量のデータにより
膨大な変化が記録されています
膨大な変化が記録されています
01:49
And lots of people are using this imagery.
29
97320
2536
これらの画像を
多くの人が利用しています
多くの人が利用しています
01:51
Agricultural companies are using it
to improve farmers' crop yields.
to improve farmers' crop yields.
30
99880
5136
農業の会社は
農家の生産高を改善するために
農家の生産高を改善するために
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
一般向け地図サービス会社は
オンライン地図を改善するために
オンライン地図を改善するために
02:01
Governments are using it
for border security
for border security
32
109240
2096
政府は国境警備や
02:03
or helping with disaster response
after floods and fires and earthquakes.
after floods and fires and earthquakes.
33
111360
3680
洪水 山火事 地震後の
災害対応のために利用し
災害対応のために利用し
02:08
And lots of NGOs are using it.
34
116320
1536
多くのNGOも使っています
02:09
So, for tracking
and stopping deforestation.
and stopping deforestation.
35
117880
3416
森林破壊の
追跡や防止のために
追跡や防止のために
02:13
Or helping to find the refugees
fleeing Myanmar.
fleeing Myanmar.
36
121320
3536
ミャンマーを逃れた難民を
見付け 助けるために
見付け 助けるために
02:16
Or to track all the activities
in the ongoing crisis in Syria,
in the ongoing crisis in Syria,
37
124880
4376
シリア危機における
あらゆる活動を追跡し
あらゆる活動を追跡し
事の責任を明らかにするために
02:21
holding all sides accountable.
38
129280
1680
02:24
And today, I'm pleased
to announce Planet stories.
to announce Planet stories.
39
132640
3456
今日ここで「Planetストーリーズ」を
発表します
発表します
02:28
Anyone can go online to planet.com
40
136120
2296
誰でも palnet.com に行って
アカウントを作り
アカウントを作り
02:30
open an account and see
all of our imagery online.
all of our imagery online.
41
138440
3240
私達の持つすべての画像を
見ることができます
見ることができます
Google Earthみたいなものですが
画像は常に最新で
画像は常に最新で
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
02:37
and you can see back through time.
43
145600
2680
時間を遡って
見ることもできます
見ることもできます
任意に選んだ２日の
画像を比較し
画像を比較し
02:41
You can compare any two days
44
149040
1696
02:42
and see the dramatic changes
that happen around our planet.
that happen around our planet.
45
150760
2880
地球で起きている
劇的な変化を見ることができます
劇的な変化を見ることができます
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
また私達の持つ500枚の画像を
タイムラプス映像にして
タイムラプス映像にして
時間的な変化の様子を
効果的に観察することもできます
効果的に観察することもできます
02:50
and see that change
dramatically over time.
dramatically over time.
47
158600
2560
そしてそれをソーシャルメディアで
共有することもできます
共有することもできます
02:54
And you can share these over social media.
48
162000
2720
すごくいかしています
02:57
It's pretty cool.
49
165520
1216
02:58
(Applause)
50
166760
1216
(拍手)
03:00
Thank you.
51
168000
1200
ありがとうございます
03:02
We initially created this tool
for news journalists,
for news journalists,
52
170440
2456
元々このツールは
世界の出来事について偏りのない情報を求める
ジャーナリストのためのものでしたが
ジャーナリストのためのものでしたが
03:04
who wanted to get unbiased information
about world events.
about world events.
53
172920
2736
現在は 非商用 個人利用であれば
03:07
But now we've opened it up
for anyone to use,
for anyone to use,
54
175680
2216
03:09
for nonprofit or personal uses.
55
177920
2000
誰でも使えるようにしています
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
このツールによって みんなが地球上で
起きている変化を見付け
起きている変化を見付け
行動を取れるように
なることを望んでいます
なることを望んでいます
03:17
and take action.
57
185040
1200
人類は刻々と変わる
地球の情報の
地球の情報の
03:18
OK, so humanity now has this database
of information about the planet,
of information about the planet,
58
186920
4256
データベースを手にしました
03:23
changing over time.
59
191200
1216
では次なる第２のミッションは
何でしょう？
何でしょう？
03:24
What's our next mission, what's Mission 2?
60
192440
2056
03:26
In short, it's space plus AI.
61
194520
2440
それは「宇宙＋AI」です
03:29
What we're doing
with artificial intelligence
with artificial intelligence
62
197720
2176
AIを使って
やろうとしているのは
やろうとしているのは
衛星画像上にあるものを
見付けるということです
見付けるということです
03:31
is finding the objects
in all the satellite images.
in all the satellite images.
63
199920
3096
03:35
The same AI tools that are used
to find cats in videos online
to find cats in videos online
64
203040
4536
ネット動画の中にある猫を
見付けるのと同じAIツールを使って
見付けるのと同じAIツールを使って
衛星画像から情報を
見付けることができます
見付けることができます
03:39
can also be used to find
information on our pictures.
information on our pictures.
65
207600
3896
これは船だ これは木だ
これは車だ これは道路だ
これは車だ これは道路だ
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
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
これは建物だ これはトラックだと
分かるわけです
分かるわけです
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
毎日撮影される
何百万という写真について
何百万という写真について
そうできるなら
03:54
coming down per day,
69
222040
1256
地上の ある程度の
大きさの物すべての
大きさの物すべての
03:55
then you basically create a database
70
223320
1736
03:57
of all the sizable objects
on the planet, every day.
on the planet, every day.
71
225080
2656
日単位の情報の
データベースが出来上がり
データベースが出来上がり
03:59
And that database is searchable.
72
227760
1560
検索が可能になります
04:02
So that's exactly what we're doing.
73
230520
2096
それが私達のやっていることです
04:04
Here's a prototype, working on our API.
74
232640
2256
これは私達のAPIを使った
試作品です
試作品です
04:06
This is Beijing.
75
234920
1456
これは北京です
04:08
So, imagine if we wanted
to count the planes in the airport.
to count the planes in the airport.
76
236400
2856
この空港にある飛行機の数を
知りたかったとしましょう
知りたかったとしましょう
04:11
We select the airport,
77
239280
1856
空港を選び
04:13
and it finds the planes in today's image,
78
241160
2376
今日の画像中にある
飛行機を見付けます
飛行機を見付けます
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
過去の画像中にある
飛行機も見付けます
飛行機も見付けます
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
北京空港にいる飛行機の数の
時間的推移をグラフにできます
時間的推移をグラフにできます
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
これを世界中の どの空港についても
行うことができます
行うことができます
04:27
And let's look here
in the port of Vancouver.
in the port of Vancouver.
82
255360
2936
次はバンクーバー港を
見てみましょう
見てみましょう
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
同じようにしますが
今度は船を探します
今度は船を探します
04:33
So, we zoom in on Vancouver,
we select the area,
we select the area,
84
261880
4136
バンクーバーにズームインし
範囲を選択し
範囲を選択し
04:38
and we search for ships.
85
266040
2056
船を検索します
どこに船がいるか
表示されます
表示されます
04:40
And it outputs where all the ships are.
86
268120
1858
04:42
Now, imagine how useful this would be
to people in coast guards
to people in coast guards
87
270002
3214
違法な漁をしている船を追跡し
拿捕する沿岸警備隊にとって
拿捕する沿岸警備隊にとって
04:45
who are trying to track
and stop illegal fishing.
and stop illegal fishing.
88
273240
2736
これがどれほど役立つか
考えてみてください
考えてみてください
04:48
See, legal fishing vessels
89
276000
2056
合法的に漁をしている船は
04:50
transmit their locations
using AIS beacons.
using AIS beacons.
90
278080
2936
自動船舶識別装置で
位置を発信しています
位置を発信しています
04:53
But we frequently find ships
that are not doing that.
that are not doing that.
91
281040
3616
しかしそうしていない船舶が
よく見つかります
よく見つかります
04:56
The pictures don't lie.
92
284680
1776
写真は嘘をつきません
04:58
And so, coast guards could use that
93
286480
1696
沿岸警備隊はこれを使って
05:00
and go and find
those illegal fishing vessels.
those illegal fishing vessels.
94
288200
2176
違法漁船を
見付けることができます
見付けることができます
05:02
And soon we'll add
not just ships and planes
not just ships and planes
95
290400
2176
船や飛行機だけでなく
他の物も追加していきます
05:04
but all the other objects,
96
292600
1296
05:05
and we can output data feeds
97
293920
1896
そういった物体の
時間的位置変化を
時間的位置変化を
05:07
of those locations
of all these objects over time
of all these objects over time
98
295840
2536
配信することもでき
それを他のワークフローに
接続することもできるでしょう
接続することもできるでしょう
05:10
that can be integrated digitally
from people's work flows.
from people's work flows.
99
298400
3056
やがてはもっと洗練された
ブラウザーを作って
ブラウザーを作って
05:13
In time, we could get
more sophisticated browsers
more sophisticated browsers
100
301480
3056
様々な情報源からのデータを
統合できるようになるでしょう
統合できるようになるでしょう
05:16
that people pull in
from different sources.
from different sources.
101
304560
2336
05:18
But ultimately, I can imagine us
abstracting out the imagery entirely
abstracting out the imagery entirely
102
306920
4696
究極的には もはや画像という
見かけはなくなり
見かけはなくなり
地球に対する問い合わせが可能な
インタフェースができると思っています
インタフェースができると思っています
05:23
and just having a queryable
interface to the Earth.
interface to the Earth.
103
311640
2416
たとえば—
05:26
Imagine if we could just ask,
104
314080
1416
「パキスタンに家は
何軒あるかな？
何軒あるかな？
05:27
"Hey, how many houses
are there in Pakistan?
are there in Pakistan?
105
315520
2536
軒数の時間的変化を
グラフにして」とか
グラフにして」とか
05:30
Give me a plot of that versus time."
106
318080
1936
05:32
"How many trees are there in the Amazon
107
320040
2176
「アマゾンに木は
何本あるんだろう
何本あるんだろう
この１週間で切られた
木の場所を教えて」
木の場所を教えて」
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
などと尋ねるのを
想像してみてください
想像してみてください
05:37
between this week and last week?"
109
325480
1656
いいと思いませんか？
05:39
Wouldn't that be great?
110
327160
1216
05:40
Well, that's what
we're trying to go towards,
we're trying to go towards,
111
328400
2136
それが私達の
目指していることで
目指していることで
「問い合わせ可能な地球」
と呼んでいます
と呼んでいます
05:42
and we call it "Queryable Earth."
112
330560
1856
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
Planet社の第１のミッションは
地球全体の写真を毎日撮り
地球全体の写真を毎日撮り
みんなが見られるように
することでした
することでした
05:48
and make it accessible.
114
336360
2336
Planet社の第２のミッションは
その時々に地球上にあるすべての物に索引を付けて
その時々に地球上にあるすべての物に索引を付けて
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
05:54
and make it queryable.
116
342560
1240
問い合わせ可能にすることです
05:56
Let me leave you with an analogy.
117
344760
2136
類比して言うなら
Googleはインターネット上のものに
索引を付けて検索可能にし
索引を付けて検索可能にし
05:58
Google indexed what's on the internet
and made it searchable.
and made it searchable.
118
346920
3400
私達は地球上のものに索引を付けて
検索可能にするということです
検索可能にするということです
06:03
Well, we're indexing what's on the Earth
and making it searchable.
and making it searchable.
119
351080
3256
06:06
Thank you very much.
120
354360
1336
ありがとうございました
06:07
(Applause)
121
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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