TED@BCG San Francisco
Dan Berkenstock: The world is one big dataset. Now, how to photograph it ...
Dan Berkenstock: Pământul este un uriaș set de date. Să-l fotografiem.
Filmed:
Readability: 4.8
888,941 views
Tuturor ne sunt faliliare imaginile din satelit, dar ce nu știm este că sunt vechi. Asta pentru că sateliții sunt mari și costisitori, așa că nu sunt mulți în spațiu. Dan Berkenstock și echipa sa propun o altă soluție, un satelit ieftin și ușor cu o abordare radical diferită de a fotografia ce se petrece pe pământ.
Dan Berkenstock - Satellite designer
Dan Berkenstock and his team at Skybox Imaging are rethinking how to take photographs from space. Full bio
Dan Berkenstock and his team at Skybox Imaging are rethinking how to take photographs from space. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
Five years ago, I was a Ph.D. student
0
498
2599
Acum cinci ani, eram student doctorand
00:15
living two lives.
1
3097
1644
trăind două vieţi diferite.
00:16
In one, I used NASA supercomputers
2
4741
2316
Într-una, foloseam supercomputere NASA
00:19
to design next-generation spacecraft,
3
7057
2728
pentru proiectarea navelor spațiale
de ultimă generație,
de ultimă generație,
00:21
and in the other I was a data scientist
4
9785
2579
iar în cealaltă, eram analist de date
00:24
looking for potential smugglers
5
12364
2419
căutând potențialii traficanți
00:26
of sensitive nuclear technologies.
6
14783
3239
ai tehnologiilor nucleare critice.
00:30
As a data scientist, I did a lot of analyses,
7
18022
2859
Ca analist de date,
am făcut o mulţime de analize,
am făcut o mulţime de analize,
00:32
mostly of facilities,
8
20881
1467
în principal a spaţiilor industriale,
00:34
industrial facilities around the world.
9
22348
2271
a centrelor industriale din întreaga lume.
00:36
And I was always looking for a better canvas
10
24619
2688
Căutam mereu o metodă mai bună
00:39
to tie these all together.
11
27307
2066
pentru a le corela.
00:41
And one day, I was thinking about how
12
29373
1866
Într-o zi, mă gândeam cum
00:43
all data has a location,
13
31239
2124
toate datele au o amplasare,
00:45
and I realized that the answer
14
33363
1733
şi am realizat că răspunsul
00:47
had been staring me in the face.
15
35096
1888
îl aveam în fața ochilor.
00:48
Although I was a satellite engineer,
16
36984
2638
Deşi eram inginer de sateliţi,
00:51
I hadn't thought about using satellite imagery
17
39622
3171
nu mă gândisem să folosesc
imagistica din satelit
imagistica din satelit
în munca mea.
00:54
in my work.
18
42793
1566
00:56
Now, like most of us, I'd been online,
19
44359
1947
Ca majoritatea, fusesem online,
00:58
I'd see my house, so I thought,
20
46306
1782
îmi văzusem casa și mă gândeam
01:00
I'll hop in there and I'll start looking up
21
48088
2298
că voi intra online și voi căuta
01:02
some of these facilities.
22
50386
1417
unele dintre aceste obiective.
01:03
And what I found really surprised me.
23
51803
1969
Ce-am găsit m-a surprins.
01:05
The pictures that I was finding
24
53772
1674
Imaginile pe care le găseam
01:07
were years out of date,
25
55446
1901
erau luate cu ani în urmă,
01:09
and because of that,
26
57347
1068
şi din acest motiv,
01:10
it had relatively little relevance
27
58415
1671
aveau relevanţă redusă
01:12
to the work that I was doing today.
28
60086
2460
în munca pe care o făceam în prezent.
01:14
But I was intrigued.
29
62546
1461
Dar eram intrigat.
01:16
I mean, satellite imagery is pretty amazing stuff.
30
64007
3236
Imaginile din satelit sunt uimitoare.
01:19
There are millions and millions of sensors
31
67243
2303
Există milioane de senzori
01:21
surrounding us today,
32
69546
1444
care ne înconjoară în prezent,
01:22
but there's still so much we
don't know on a daily basis.
don't know on a daily basis.
33
70990
2960
dar încă există multe necunoscute.
01:25
How much oil is stored in all of China?
34
73950
3753
Cât petrol e stocat în toată China?
01:29
How much corn is being produced?
35
77703
2933
Cât de mult porumb este produs?
01:32
How many ships are in all of our world's ports?
36
80636
4071
Câte nave există în toate porturile lumii?
01:36
Now, in theory, all of these questions
37
84707
2559
În teorie, toate aceste întrebări
01:39
could be answered by imagery,
38
87266
2244
ar putea fi rezolvate prin imagistică,
01:41
but not if it's old.
39
89510
1727
dar nu din imagini vechi.
01:43
And if this data was so valuable,
40
91237
2458
Dacă sunt atât de valoroase,
01:45
then how come I couldn't get my hands
41
93695
1932
cum se face că nu există
01:47
on more recent pictures?
42
95627
2550
fotografii mai recente?
01:50
So the story begins over 50 years ago
43
98177
3135
Povestea începe acum 50 de ani,
01:53
with the launch of the first generation
44
101312
1871
la lansarea sateliților de primă generaţie
01:55
of U.S. government photo reconnaissance satellites.
45
103183
3600
ai guvernului SUA cu recunoaștere fotografică.
01:58
And today, there's a handful
46
106783
1696
Astăzi, există o mulțime
02:00
of the great, great grandchildren
47
108479
2195
de urmași ai acestor sateliți de recunoaștere
02:02
of these early Cold War machines
48
110674
1665
de pe timpul războiului rece
02:04
which are now operated by private companies
49
112339
2009
care acum sunt operați de companii private
02:06
and from which the vast majority of satellite imagery
50
114348
2709
și care sunt sursa majorității imaginilor
02:09
that you and I see on a daily basis comes.
51
117057
2825
pe care le vedem.
02:11
During this period, launching things into space,
52
119882
2914
În acea perioadă,
pentru lansarea oricărui obiect în spațiu,
pentru lansarea oricărui obiect în spațiu,
02:14
just the rocket to get the satellite up there,
53
122796
2677
doar racheta pentru lansarea satelitului pe orbită,
02:17
has cost hundreds of millions of dollars each,
54
125473
4601
costa sute de milioane de dolari fiecare.
02:22
and that's created tremendous pressure
55
130074
1752
Se creaseră presiuni
02:23
to launch things infrequently
56
131826
2289
pentru lansări rare
02:26
and to make sure that when you do,
57
134115
1344
în care trebuia să te asiguri
02:27
you cram as much functionality in there as possible.
58
135459
3639
că înghesuiai cât de multe încăpeau.
02:31
All of this has only made satellites
59
139098
1611
Această necesitate a făcut sateliții
02:32
bigger and bigger and bigger
60
140709
2417
tot mai mari
02:35
and more expensive,
61
143126
1598
şi mai scumpi,
02:36
now nearly a billion, with a b, dollars per copy.
62
144724
5037
ajungând la un miliard de dolari.
02:41
Because they are so expensive,
63
149761
1699
Deoarece sunt atât de scumpe,
02:43
there aren't very many of them.
64
151460
1467
nu există foarte multe.
02:44
Because there aren't very many of them,
65
152927
1345
Nefiind multe,
02:46
the pictures that we see on a daily basis
66
154272
2456
imaginile pe care le vedem zilnic
02:48
tend to be old.
67
156728
1504
tind să fie vechi.
02:50
I think a lot of people actually
understand this anecdotally,
understand this anecdotally,
68
158232
3282
Mulți înţeleg asta în principiu,
02:53
but in order to visualize just how sparsely
69
161514
2539
dar pentru a vizualiza cât de rarefiat
02:56
our planet is collected,
70
164053
1884
e fotografiată planeta,
02:57
some friends and I put together a dataset
71
165937
2066
am adunat cu nişte prieteni seturile de date
03:00
of the 30 million pictures that have been gathered
72
168003
2587
a 30 de milioane de imagini adunate
03:02
by these satellites between 2000 and 2010.
73
170590
3484
de acești sateliţi între 2000-2010.
03:06
As you can see in blue, huge areas of our world
74
174074
2755
După cum vedeți în albastru,
imense zone ale lumii
imense zone ale lumii
03:08
are barely seen, less than once a year,
75
176829
2790
abia se văd, mai puțin de o dată pe an,
03:11
and even the areas that are seen most frequently,
76
179619
2272
dar chiar zonele observate frecvent,
03:13
those in red, are seen at best once a quarter.
77
181891
3748
cele în roşu, se văd o dată pe trimestru.
03:17
Now as aerospace engineering grad students,
78
185639
2916
Ca studenţi în inginerie aerospaţială ,
03:20
this chart cried out to us as a challenge.
79
188555
3428
am perceput diagrama ca pe o provocare.
03:23
Why do these things have to be so expensive?
80
191983
3455
De ce trebuie să coste atât de mult?
03:27
Does a single satellite really have to cost
81
195438
2735
Un satelit chiar trebuie să coste
03:30
the equivalent of three 747 jumbo jets?
82
198173
4763
cât trei 747 cu turboreacţie?
03:34
Wasn't there a way to build a smaller,
83
202936
2163
Nu exista o cale de a construi unul mic,
03:37
simpler, new satellite design that could enable
84
205099
3172
simplu, cu un design care să permită
03:40
more timely imaging?
85
208271
2018
imagini mai actuale?
03:42
I realize that it does sound a little bit crazy
86
210289
3451
Îmi dau seama că sună cam nebuneşte
03:45
that we were going to go out and just
87
213740
1511
că urma să ne apucăm
03:47
begin designing satellites,
88
215251
1847
să proiectăm sateliţi,
03:49
but fortunately we had help.
89
217098
1963
dar din fericire am avut ajutor.
03:51
In the late 1990s, a couple of professors
90
219061
2935
La sfârşitul anilor 1990, câţiva profesori
03:53
proposed a concept for radically reducing the price
91
221996
3481
propuseseră o idee radicală
pentru reducerea preţului
pentru reducerea preţului
03:57
of putting things in space.
92
225477
1772
de plasare a sateliţilor pe orbită.
03:59
This was hitchhiking small satellites
93
227249
2111
Asta consta în a ataşa sateliţi mici
04:01
alongside much larger satellites.
94
229360
3016
de alţii mult mai mari.
04:04
This dropped the cost of putting objects up there
95
232376
2909
Asta a scăzut costul plasării sateliţilor
04:07
by over a factor of 100,
96
235285
1998
de 100 de ori,
04:09
and suddenly we could afford to experiment,
97
237283
3086
şi deodată ne permiteam să experimentăm,
04:12
to take a little bit of risk,
98
240369
1468
să riscăm un pic,
04:13
and to realize a lot of innovation.
99
241837
2266
şi să efectuăm o mulţime de inovaţii.
04:16
And a new generation of engineers and scientists,
100
244103
3089
O nouă generaţie de ingineri şi cercetători,
04:19
mostly out of universities,
101
247192
1599
majoritatea din universităţi,
04:20
began launching these very small,
102
248791
2343
a început lansarea acestor sateliţi mici,
cât un coș de pâine,
cât un coș de pâine,
04:23
breadbox-sized satellites called CubeSats.
103
251134
2591
numiţi CubeSats.
04:25
And these were built with electronics obtained
104
253725
2403
Au fost construiţi cu piese electronice
04:28
from RadioShack instead of Lockheed Martin.
105
256128
3898
de la RadioShack
în loc de Lockheed Martin.
în loc de Lockheed Martin.
04:32
Now it was using the lessons
learned from these early missions
learned from these early missions
106
260026
2840
Folosind învăţămintele misiunilor
de pionierat
de pionierat
04:34
that my friends and I began a series of sketches
107
262866
2695
am început cu prietenii mei
o serie de schiţe
o serie de schiţe
04:37
of our own satellite design.
108
265561
1689
ale propriilor noştri sateliţi.
04:39
And I can't remember a specific day
109
267250
2784
Nu-mi amintesc exact ziua
04:42
where we made a conscious decision
110
270034
1860
în care am luat decizia conştientă
04:43
that we were actually going to
go out and build these things,
go out and build these things,
111
271894
2635
să construim acei sateliţi,
04:46
but once we got that idea in our minds
112
274529
2430
dar odată ce ne-a intrat în cap ideea
04:48
of the world as a dataset,
113
276959
2161
lumii ca un set de date,
04:51
of being able to capture millions of data points
114
279120
2490
ideea de a înregistra milioane de date zilnic,
04:53
on a daily basis describing the global economy,
115
281610
3053
pentru a descrie economia globală,
04:56
of being able to unearth billions of connections
116
284663
2520
ideea de a descoperi
miliarde de legături între ele,
miliarde de legături între ele,
04:59
between them that had never before been found,
117
287183
3165
legături nemaiîntâlnite până atunci,
05:02
it just seemed boring
118
290348
1648
devenea plictisitor
05:03
to go work on anything else.
119
291996
2907
să lucrăm la orice altceva.
05:06
And so we moved into a cramped,
120
294903
2973
Aşa că ne-am mutat într-un birou înghesuit,
05:09
windowless office in Palo Alto,
121
297876
2979
fără ferestre, din Palo Alto,
05:12
and began working to take our design
122
300855
1967
şi am început să lucrăm la prototipuri,
05:14
from the drawing board into the lab.
123
302822
2938
de la schiţe, în laborator.
05:17
The first major question we had to tackle
124
305760
2658
Prima întrebare majoră a fost
05:20
was just how big to build this thing.
125
308418
2334
cât de mare să facem obiectul?
05:22
In space, size drives cost,
126
310752
3183
În spaţiu, dimensiunea determină costul,
05:25
and we had worked with these very small,
127
313935
2013
şi lucraserăm cu aceşti sateliţi mici
05:27
breadbox-sized satellites in school,
128
315948
2094
în şcoală,
05:30
but as we began to better
understand the laws of physics,
understand the laws of physics,
129
318042
2551
dar, pe măsură ce înţelegeam legile fizicii,
05:32
we found that the quality of pictures
130
320593
2122
ne-am dat seama că acei sateliţi
05:34
those satellites could take was very limited,
131
322715
3084
puteau furniza fotografii de o calitate limitată,
05:37
because the laws of physics dictate
132
325799
1704
pentru că legile fizicii spun că
05:39
that the best picture you
can take through a telescope
can take through a telescope
133
327503
3106
cele mai bune poze obţinute prin telescop
05:42
is a function of the diameter of that telescope,
134
330609
2239
depind de diametrul acelui telescop,
05:44
and these satellites had a very small,
135
332848
1662
şi aceşti sateliţi aveau un volum
05:46
very constrained volume.
136
334510
1706
foarte mic.
05:48
And we found that the best picture we would
137
336216
1795
Cea mai bună imagine
pe care am fi obţinut-o
pe care am fi obţinut-o
05:50
have been able to get looked something like this.
138
338011
2485
ar fi arătat cam aşa.
05:52
Although this was the low-cost option,
139
340496
2245
Deşi asta era opţiunea ieftină,
05:54
quite frankly it was just too blurry
140
342741
1673
sincer, era prea neclară
05:56
to see the things that make
satellite imagery valuable.
satellite imagery valuable.
141
344414
3569
pentru ca imaginile să aibă valoare.
05:59
So about three or four weeks later,
142
347983
2146
După 3 - 4 săptămâni,
06:02
we met a group of engineers randomly
143
350129
2817
ne-am întâlnit întâmplător
cu un grup de ingineri
cu un grup de ingineri
06:04
who had worked on the first
144
352946
1641
care lucraseră la primul satelit imagistic
06:06
private imaging satellite ever developed,
145
354587
2441
construit vreodată,
06:09
and they told us that back in the 1970s,
146
357028
2118
şi ne-au spus că în anii '70,
06:11
the U.S. government had found a powerful
147
359146
2182
guvernul SUA găsise
06:13
optimal tradeoff --
148
361328
1643
compromisul optim -
06:14
that in taking pictures at right
about one meter resolution,
about one meter resolution,
149
362971
3088
că fotografiind cu o rezoluţie de 1 metru,
06:18
being able to see objects one meter in size,
150
366059
2884
adică fotografiind clar obiecte de 1m,
06:20
they had found that they could not
just get very high-quality images,
just get very high-quality images,
151
368943
2691
puteai obţine imagini high-quality
06:23
but get a lot of them at an affordable price.
152
371634
2893
la un preţ accesibil.
06:26
From our own computer simulations,
153
374527
1976
Din propriile simulări pe calculator
06:28
we quickly found that one meter really was
154
376503
2005
am descoperit repede că 1 m,
06:30
the minimum viable product
155
378508
1764
era limita minimă
06:32
to be able to see the drivers of our global economy,
156
380272
3079
care permitea să observăm
determinanţii economiei globale,
determinanţii economiei globale,
06:35
for the first time, being able to count
157
383351
1561
să putem număra pentru prima dată
06:36
the ships and cars and shipping
containers and trucks
containers and trucks
158
384912
2721
navele, maşinile, containerele
de transport maritim şi camioanele
de transport maritim şi camioanele
06:39
that move around our world on a daily basis,
159
387633
2824
care se mişcă prin lume zilnic,
06:42
while conveniently still not
being able to see individuals.
being able to see individuals.
160
390457
3804
în timp ce, convenabil,
nu distingeam indivizii.
nu distingeam indivizii.
06:46
We had found our compromise.
161
394261
1621
Găsisem soluţia.
06:47
We would have to build something larger
162
395882
1604
Trebuia să construim ceva mai mare
06:49
than the original breadbox,
163
397486
1563
decât iniţiala cutie de pâine,
06:51
now more like a mini-fridge,
164
399049
1651
ceva cam cât un minifrigider,
06:52
but we still wouldn't have to build a pickup truck.
165
400700
2761
dar tot nu era cât o camionetă.
06:55
So now we had our constraint.
166
403461
2624
Ajunsesem la o condiţie
care trebuia respectată.
care trebuia respectată.
06:58
The laws of physics dictated
167
406085
1757
Legile fizicii dictatau
06:59
the absolute minimum-sized
telescope that we could build.
telescope that we could build.
168
407842
3324
mărimea absolută minimă a telescopului.
07:03
What came next was making the rest of the satellite
169
411166
3054
Apoi a urmat restul satelitului
07:06
as small and as simple as possible,
170
414220
1741
cât mai mic şi mai simplu posibil,
07:07
basically a flying telescope with four walls
171
415961
2652
practic un telescop zburător cu patru pereţi
07:10
and a set of electronics smaller than a phone book
172
418613
2941
şi cu electronicele mai mici decât
o carte de telefon
o carte de telefon
07:13
that used less power than a 100 watt lightbulb.
173
421554
3438
care consuma mai puţină energie
decât un bec de 100 waţi.
decât un bec de 100 waţi.
07:16
The big challenge became actually taking
174
424992
1900
Marea provocare a devenit
captarea imaginilor
captarea imaginilor
07:18
the pictures through that telescope.
175
426892
2198
prin acel telescop.
07:21
Traditional imaging satellites use a line scanner,
176
429090
3044
Sateliţii tradiţionali de imagistică
folosesc un scanner liniar,
folosesc un scanner liniar,
07:24
similar to a Xerox machine,
177
432134
1761
similar cu cel al Xerox-ului,
07:25
and as they traverse the Earth, they take pictures,
178
433895
2400
şi fotografiază Pământul
pe măsură ce-l străbat,
pe măsură ce-l străbat,
07:28
scanning row by row by row
179
436295
2196
scanând rând cu rând
07:30
to build the complete image.
180
438491
1675
pentru a construi imaginea completă.
07:32
Now people use these because they get a lot of light,
181
440166
3004
Aceştia sunt utili pentru că
primesc multă lumină,
primesc multă lumină,
07:35
which means less of the noise you see
182
443170
1831
deci redau mai clar
07:37
in a low-cost cell phone image.
183
445016
2736
decât un telefon mobil ieftin.
07:39
The problem with them is they require
184
447752
2361
Problema e că au nevoie
de un sistem de ţintire
de un sistem de ţintire
07:42
very sophisticated pointing.
185
450113
2240
foarte sofisticat.
07:44
You have to stay focused on a 50-centimeter target
186
452353
2546
Trebuie să focalizezi continuu
o ţintă de 50 de cm
o ţintă de 50 de cm
07:46
from over 600 miles away
187
454899
1752
de la peste 1000 km
07:48
while moving at more than
seven kilometers a second,
seven kilometers a second,
188
456651
2232
în timp ce te deplasezi cu peste 7 km/s,
07:50
which requires an awesome degree of complexity.
189
458883
2749
şi asta are un grad fabulos de complexitate.
07:53
So instead, we turned to a new
generation of video sensors,
generation of video sensors,
190
461632
3437
În schimb, am apelat la o nouă generaţie
de video senzori,
de video senzori,
07:57
originally created for use in night vision goggles.
191
465069
3091
iniţial creaţi pentru vederea pe timpul nopţii.
08:00
Instead of taking a single, high quality image,
192
468160
2899
În loc să ia o imagine unică, de înaltă calitate,
08:03
we could take a videostream
193
471059
1387
puteam capta un videostream
08:04
of individually noisier frames,
194
472446
2923
de cadre individuale mai neclare,
08:07
but then we could recombine
195
475369
1744
pe care le-am recombina,
08:09
all of those frames together
196
477113
1466
pe toate la un loc
08:10
into very high-quality images
197
478579
1996
în imagini de înaltă calitate
08:12
using sophisticated pixel processing techniques
198
480575
2593
folosind tehnici de pixelare sofisticate
08:15
here on the ground,
199
483168
1521
aici, pe pământ,
08:16
at a cost of one one hundredth a traditional system.
200
484689
3137
la un cost de 1/100 din costul
unui sistem tradiţional.
unui sistem tradiţional.
08:19
And we applied this technique
201
487826
1153
Am aplicat această tehnică
08:20
to many of the other systems on the satellite as well,
202
488979
2974
la multe alte sisteme satelit,
08:23
and day by day, our design evolved
203
491953
2840
şi zi de zi, creaţiile noastre au evoluat
08:26
from CAD to prototypes
204
494793
3489
de la CAD la prototipuri,
08:30
to production units.
205
498282
2888
la produse de serie.
08:33
A few short weeks ago,
206
501170
1657
Câteva săptămâni în urmă,
08:34
we packed up SkySat 1,
207
502827
1851
am asamblat SkySat 1,
08:36
put our signatures on it,
208
504678
1773
ne-am semnat pe el,
08:38
and waved goodbye for the last time on Earth.
209
506451
2223
şi i-am făcut cu mâna
pentru ultima dată pe Pământ.
pentru ultima dată pe Pământ.
08:40
Today, it's sitting in its final launch configuration
210
508674
3481
Astăzi aşteaptă,
în configuraţia finală
în configuraţia finală
08:44
ready to blast off in a few short weeks.
211
512155
3061
gata de lansare în câteva săptămâni.
08:47
And soon, we'll turn our attention to launching
212
515216
2342
În curând ne va preocupa lansarea
08:49
a constellation of 24 or more of these satellites
213
517558
3031
unei constelaţii de 24
sau mai mulţi asemenea sateliţi
sau mai mulţi asemenea sateliţi
08:52
and beginning to build the scalable analytics
214
520589
2550
şi vom începe să realizăm
stastistici măsurabile
stastistici măsurabile
08:55
that will allow us to unearth the insights
215
523139
2339
cu care vom descifra
mecanisme economice
mecanisme economice
08:57
in the petabytes of data we will collect.
216
525478
3189
în încrengătura datelor
pe care le vom colecta.
pe care le vom colecta.
09:00
So why do all of this? Why build these satellites?
217
528667
3973
De ce toate astea?
De ce să construim aceşti sateliţi?
De ce să construim aceşti sateliţi?
09:04
Well, it turns out imaging satellites
218
532640
2611
Sateliţii de imagistică
09:07
have a unique ability to provide global transparency,
219
535251
3710
au capacitatea unică de a oferi
transparenţă globală,
transparenţă globală,
09:10
and providing that transparency on a timely basis
220
538961
2626
pe care oferind-o zilnic
09:13
is simply an idea whose time has come.
221
541587
3411
e pur şi simplu o idee al cărei timp a venit.
09:16
We see ourselves as pioneers of a new frontier,
222
544998
3523
Ne vedem pe noi ca pionierii
unei noi frontiere
unei noi frontiere
09:20
and beyond economic data,
223
548521
1764
şi dincolo de datele economice,
09:22
unlocking the human story, moment by moment.
224
550285
3601
descifrând povestea omului
clipă de clipă.
clipă de clipă.
09:25
For a data scientist
225
553886
1563
Pentru un cercetător de date
09:27
that just happened to go to space camp as a kid,
226
555449
2750
care a fost în tabăra spaţială în copilărie,
09:30
it just doesn't get much better than that.
227
558199
2715
nici că se putea mai bine.
09:32
Thank you.
228
560914
2215
Vă mulțumesc.
09:35
(Applause)
229
563129
4134
(Aplauze)
ABOUT THE SPEAKER
Dan Berkenstock - Satellite designerDan Berkenstock and his team at Skybox Imaging are rethinking how to take photographs from space.
Why you should listen
Dan Berkenstock is an entrepreneur and engineer from Chicago, who fell into a classic tale of Silicon Valley innovation while taking a graduate entrepreneurship course at Stanford. That class led him and some others to found Skybox Imaging, of which Berkenstock is now executive vice president and chief product officer.
Skybox's mission is simple, if bold: they're working to design and launch small satellites that "hitchhike" to space in an effort to revolutionize the satellite imaging business. In 2013, SkySat-1, the first such satellite, was launched and is now beaming back images that are high-enough resolution to show the real-time state of global commerce. The idea: to "revolutionize the ways that consumers, businesses, and governments make decisions in their day-to-day lives."
In a previous life, Berkenstock worked in the Advanced Supercomputing Division at NASA's Ames Research Center, and also worked as a counterproliferation analyst at Lawrence Livermore National Laboratory, where he focused on trying to find and thwart potential potential smugglers of nuclear technologies. He is currently on leave from the Ph.D. program in aeronautics and astronautics at Stanford University.
Dan Berkenstock | Speaker | TED.com