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Charla «El mundo es un gran conjunto de datos. Ahora, cómo fotografiarlo…» de TED@BCG San Francisco en español.
Todos estamos familiarizados con las imágenes de satélite, pero lo que quizá no saben es que gran parte de ellas no son vigentes. Eso es porque los satélites son grandes y caros, por lo que no hay muchos de ellos en el espacio. Como explica en esta fascinante charla, Dan Berkenstock y su equipo llegaron a una solución diferente, el diseño de un satélite ligero barato con un enfoque radicalmente nuevo para fotografiar lo que está pasando en la Tierra.
- Autor/a de la charla: Dan Berkenstock
- Fecha de grabación: 2013-10-30
- Fecha de publicación: 2014-02-04
- Duración de «El mundo es un gran conjunto de datos. Ahora, cómo fotografiarlo…»: 584 segundos
Traducción de «El mundo es un gran conjunto de datos. Ahora, cómo fotografiarlo…» en español.
Hace cinco años, era un estudiante de doctorado viviendo dos vidas.
En una, usaba supercomputadoras de la NASA para diseñar la nueva generación de naves espaciales, y en la otra era un científico de datos buscando posibles contrabandistas de tecnologías nucleares sensibles.
Como científico de datos, hice un montón de análisis, en su mayor parte sobre instalaciones, instalaciones industriales alrededor del mundo.
Y siempre estaba buscando un mejor marco para juntar todo esto.
Y un día, estaba pensando en cómo todos los datos tienen una ubicación y me di cuenta de que la respuesta había estado frente de mis narices.
Aunque era un ingeniero de satélites, no había pensado en utilizar imágenes satelitales en mi trabajo.
Como la mayoría de nosotros, he estado en línea, he visto mi casa, así que pensé, lo usaré y voy a empezar a buscar algunas de estas instalaciones.
Y lo que encontré me sorprendió.
Las fotos que he ido encontrando fueron de hace unos años y por eso tenían relativamente poca importancia para la labor que estaba haciendo.
Pero estaba intrigado.
Es decir, las imágenes de satélite son bastante sorprendentes.
Hay millones y millones de sensores que nos rodean hoy en día, pero aún hay muchas cosas que no sabemos regularmente.
¿Cuánto petróleo se almacena en toda China? ¿Cuánto maíz se produce? ¿Cuántos barcos están en todos los puertos del mundo? En teoría, todas estas preguntas podrían ser respondida por las imágenes, si no son muy antiguas.
Y si estos datos son tan valiosos, ¿entonces por qué no pude obtener imágenes más recientes? Así que la historia comienza hace más de 50 años con el lanzamiento de la primera generación de satélites de reconocimiento visual de los Estados Unidos.
Y hoy en día, hay un puñado de los tataranietos de estas primeras máquinas de la guerra fría operadas por empresas privadas y de las que provienen la gran mayoría de las imágenes de satélite que vemos a diario.
Durante este período, lanzar cosas al espacio, solo el cohete que sube el satélite, ha costado cientos de millones de dólares cada uno, y eso ha creado una enorme presión para enviar cosas con poca frecuencia y para asegurarse de que cuando se hace, se pueda meter tanta funcionalidad en ellos como sea posible.
Todo esto solo ha hecho satélites más y más y más grandes y más costosos, de casi mil millones cada uno.
Ya que son tan caros, no hay muchos de ellos.
Porque no hay muchos de ellos, las imágenes que vemos a diario tienden a ser viejas.
Creo que mucha gente realmente entiende esto como algo anecdótico, pero para poder visualizar qué tan escasamente se recolecta nuestro planeta, unos amigos y yo armamos un conjunto de datos de las 30 millones fotografías que se han reunido por estos satélites entre el 2000 y el 2010.
Como se puede ver en azul, enormes áreas de nuestro mundo apenas se ven, menos de una vez al año, e incluso las zonas que se observan con mayor frecuencia, en rojo, se observan a lo mejor una vez por trimestre.
Ahora, como estudiantes de ingeniería aeroespacial, esta tabla nos ponía un reto.
¿Por qué tienen que ser tan caras? ¿Realmente un único satélite tiene que costar el equivalente de tres Jumbo 747? ¿No hay una manera de construir uno más pequeño, con un diseño más simple, un nuevo satélite que podría permitir imágenes más oportunas? Sé que suena un poco loco salir y solo comenzar a diseñar satélites, pero afortunadamente tuvimos ayuda.
A finales de 1990, un par de profesores propusieron un concepto para reducir radicalmente el precio de poner cosas en el espacio.
Esto se hacía con satélites pequeños junto con los satélites mucho más grandes.
Esto redujo el costo por más de un factor de 100 y de repente podíamos experimentar, tomar un poco de riesgo, y realizar un montón de innovación.
Y una nueva generación de ingenieros y científicos, en su mayoría no en universidades comenzó a lanzar estos pequeños satélites, del tamaño de una panera llamados CubeSats.
Y se construyeron con la electrónica de RadioShack en lugar de Lockheed Martin.
Usando las lecciones aprendidas de estas primeras misiones mis amigos y yo comenzamos una serie de bocetos de nuestro propio diseño de satélites.
Y no puedo recordar un día específico en que tomamos una decisión consciente de que en realidad íbamos a salir y construir estas cosas, pero una vez que tuvimos esa idea en nuestras mentes del mundo como un conjunto de datos, de ser capaces de capturar millones de datos regularmente, describiendo la economía global, de ser capaz de descubrir miles de millones de conexiones que nunca antes se había encontrado, me pareció aburrido trabajar en alguna otra cosa.
Así que nos mudamos a una oficina estrecha sin ventanas en Palo Alto y empezamos a trabajar para tener nuestro diseño desde el tablero de dibujo en el laboratorio.
La primera pregunta importante que tuvimos que hacer frente fue qué tan grande debemos construirlo.
En el espacio, el tamaño pone el costo y habíamos trabajado con estos pequeños satélites, del tamaño de una panera en la escuela, pero cuando comenzamos a entender mejor las leyes de la física, encontramos que la calidad de las imágenes de esos satélites podría ser muy limitada, porque las leyes de la física dictan que la mejor imagen que se puede tomar a través de un telescopio está en función del diámetro del telescopio, y estos satélites tenían un volumen muy pequeño y limitado.
Y descubrimos que la mejor imagen que podíamos conseguir sería algo como esto.
Aunque esta era la opción de bajo costo, francamente eran demasiado borrosas para ver las cosas que hacen valiosas las imágenes satelitales.
Cerca de tres o cuatro semanas más tarde, conocimos por azar a un grupo de ingenieros que había trabajado en el primer satélite privado de imágenes satelitales jamás desarrollado y nos dijeron que en los años setenta, el gobierno estadounidense había encontrado una poderosa compensación óptima, que tomando fotos sobre la resolución de un metro, sería capaz de ver los objetos del tamaño de un metro, habían encontrado que no solo podían obtener imágenes de muy alta calidad, sino que también a un precio asequible.
Desde nuestras propias simulaciones por computadora, rápidamente encontramos que un metro era realmente el producto mínimo viable para poder ver los motores de nuestra economía global, por primera vez, ser capaces de contar los barcos y autos y contenedores y camiones que se mueven alrededor de nuestro mundo diariamente, que a su vez fuera adecuadamente incapaz de ver a las personas.
Habíamos encontrado nuestro arreglo.
Tendríamos que construir algo más grande que la panera original, algo más bien como una pequeña nevera, pero todavía no teníamos que construir una camioneta.
Ahora teníamos nuestra restricción.
Las leyes de la física dictaban el tamaño mínimo absoluto del telescopio que podríamos construir.
Lo que vino después fue hacer el resto del satélite tan pequeño y tan simple como fuera posible, básicamente un telescopio volador con cuatro paredes y un conjunto de aparatos electrónicos más pequeños que una libreta de teléfonos que utiliza menos energía que una bombilla de 100 vatios.
El gran desafío fue en realidad tomar imágenes a través de ese telescopio.
Las imágenes satelitales tradicionales utilizan un escáner de línea, similar a una fotocopiadora, y mientras atraviesan la Tierra, toman fotos, analizando fila por fila por fila para construir la imagen completa.
Así se hace porque reciben mucha luz, lo que significa menos ruido que el que se ve en una imagen de teléfono celular barato.
El problema con ellos es que requieren un acierto muy sofisticado.
Se debe de enfocar en un objetivo de 50 centímetros a más de 950 km de distancia mientras se mueve a más de 7 kilómetros por segundo, lo que requiere un increíble grado de complejidad.
En lugar de eso, recurrimos a una nueva generación de sensores de video, creados originalmente para su uso en las gafas de visión nocturna.
En lugar de tomar una imagen única y de alta calidad, podemos tomar un video de tomas individualmente más ruidosas, pero que podíamos recombinar todas esas tomas juntas en imágenes de muy alta calidad utilizando técnicas sofisticadas de procesamiento de pixeles aquí en la superficie, a un costo de una centésima de un sistema tradicional.
Y aplicamos esta técnica a muchos de los otros sistemas en el satélite y día a día, nuestro diseño evolucionó desde los prototipos CAD a las unidades de producción.
Hace pocas semanas empacamos el SkySat 1, pusimos nuestras firmas en él y le despedimos por última vez en la Tierra.
Hoy, está en su configuración final de lanzamiento listo para despegar en pocas semanas.
Y pronto, pondremos nuestra atención al lanzamiento de una constelación de 24 o más de estos satélites y comienzaremos a construir el análisis escalable que nos permitirá descubrir las ideas en los petabytes de datos que recogeremos.
Así que ¿por qué todo esto? ¿Por qué construir estos satélites? Bueno, resulta que las imágenes de satélite tienen una capacidad única para proporcionar transparencia global y proporcionar transparencia regularmente es simplemente una idea cuyo tiempo ha llegado.
Nos vemos como pioneros de una nueva frontera, y más allá de los datos económicos, desbloqueando la historia humana, momento a momento.
Para un científico de datos eso solo pasó al ir al campamento espacial como un niño, simplemente no hay nada mejor que eso.
Gracias.
(Aplausos)
https://www.ted.com/talks/dan_berkenstock_the_world_is_one_big_dataset_now_how_to_photograph_it/