What I want to talk to you about today is virtual worlds, digital globes, the 3-D Web, the Metaverse. What does this all mean for us? What it means is the Web is going to become an exciting place again. It's going to become super exciting as we transform to this highly immersive and interactive world. With graphics, computing power, low latencies, these types of applications and possibilities are going to stream rich data into your lives. So the Virtual Earth initiative, and other types of these initiatives, are all about extending our current search metaphor.
Hoy quiero hablarles de... de mundos virtuales, planetas digitales, de la web 3D, del metaverso. ¿Qué significa todo esto para nosotros? Significa que la web va a volver a ser, otra vez, un lugar apasionante. Va a ser súper emocionante a medida que se transforme en un mundo profundo y altamente interactivo, con gráficos, poder computacional y pocos secretos, este tipo de aplicaciones y posibilidades van a inyectar un flujo de contenidos “ricos” en sus vidas. De este modo, la iniciativa Virtual Earth y otras similares apuntan hacia acrecentar nuestra actual metáfora de búsqueda.
When you think about it, we're so constrained by browsing the Web, remembering URLs, saving favorites. As we move to search, we rely on the relevance rankings, the Web matching, the index crawling. But we want to use our brain! We want to navigate, explore, discover information. In order to do that, we have to put you as a user back in the driver's seat. We need cooperation between you and the computing network and the computer.
Si lo piensan, estamos muy limitados al buscar en la web, recordando las URLs y guardándolas en favoritos. Cuando hacemos una búsqueda confiamos en los rankings de relevancia, en la concordancia de términos y la indexación, pero… ¡también queremos usar el cerebro! Queremos navegar, explorar, descubrir información. Y para eso hacerlo te ponemos, como usuario, en el asiento del conductor. Necesitamos una mayor cooperación entre la red, la computadora y tú.
So what better way to put you back in the driver's seat than to put you in the real world that you interact in every day? Why not leverage the learnings that you've been learning your entire life? So Virtual Earth is about starting off creating the first digital representation, comprehensive, of the entire world. What we want to do is mix in all types of data. Tag it. Attribute it. Metadata. Get the community to add local depth, global perspective, local knowledge. So when you think about this problem, what an enormous undertaking. Where do you begin? Well, we collect data from satellites, from airplanes, from ground vehicles, from people. This process is an engineering problem, a mechanical problem, a logistical problem, an operational problem.
Entonces, ¿que mejor manera de colocarte en el asiento del conductor que ponerte en el mundo real, en el que interactúas a diario? ¿Por qué no capitalizar las lecciones aprendidas durante toda una vida? Bueno, Virtual Earth trata, ya verán, de iniciar, de crear la primera representación digital, exhaustiva, del mundo entero. Queremos mezclar todo tipo de datos. Etiquetarlos, clasificarlos. Metadatos. Poner a la comunidad a agregarle profundidad local -- perspectiva global, conocimiento local. Así que, pensando en este problema es una tarea colosal: ¿por dónde empezar? Bien, recolectamos datos satelitales, desde aviones, y vehículos terrestres, sobre la gente. Este proceso representa un problema de ingeniería, un problema mecánico, un problema logístico, un problema operativo.
Here is an example of our aerial camera. This is panchromatic. It's actually four color cones. In addition, it's multi-spectral. We collect four gigabits per second of data, if you can imagine that kind of data stream coming down. That's equivalent to a constellation of 12 satellites at highest res capacity. We fly these airplanes at 5,000 feet in the air. You can see the camera on the front. We collect multiple viewpoints, vantage points, angles, textures. We bring all that data back in.
Aquí hay un ejemplo de nuestra cámara aérea. Es pancromática. En realidad consiste de cuatro conos cromáticos. Además, es multiespectral. Recolectamos cuatro gigabits de datos por segundo. ¿Pueden hacerse una idea del aluvión de datos de descarga? Eso equivale a la capacidad de una constelación de 12 satélites en la más alta definición. Volamos estos aviones a 1500 metros de altura; podrán observar la cámara al frente. Recolectamos desde múltiples puntos de vista, puntos panorámicos, ángulos, texturas. Recolectamos todos esos datos.
We sit here -- you know, think about the ground vehicles, the human scale -- what do you see in person? We need to capture that up close to establish that what it's like-type experience. I bet many of you have seen the Apple commercials, kind of poking at the PC for their brilliance and simplicity. So a little unknown secret is -- did you see the one with the guy, he's got the Web cam? The poor PC guy. They're duct taping his head. They're just wrapping it on him. Well, a little unknown secret is his brother actually works on the Virtual Earth team. (Laughter). So they've got a little bit of a sibling rivalry thing going on here. But let me tell you -- it doesn't affect his day job.
Nos sentamos aquí -- ustedes saben, al nivel de cualquier vehículo terrestre, desde donde los humanos ven -- ¿Qué es lo que una persona ve? Necesitamos capturar eso bien de cerca para establecer el tipo de experiencia de primera mano. Apuesto que muchos de ustedes han visto los comerciales de Apple que toman el pelo a la PC, por supuesto, con brillantez y simplicidad. Bien, hay un secreto que pocos conocen. ¿Vieron el comercial del tipo de la cámara web? El del pobre tipo de la PC que tiene la cámara web en la cabeza pegada con cinta adhesiva. Bueno, pocos saben que en realidad su hermano trabaja en el equipo de Virtual Earth. (Risas). De modo que aquí hay algo de rivalidad familiar. Pero déjenme decirles que esto no condiciona su trabajo.
We think a lot of good can come from this technology. This was after Katrina. We were the first commercial fleet of airplanes to be cleared into the disaster impact zone. We flew the area. We imaged it. We sent in people. We took pictures of interiors, disaster areas. We helped with the first responders, the search and rescue. Often the first time anyone saw what happened to their house was on Virtual Earth. We made it all freely available on the Web, just to -- it was obviously our chance of helping out with the cause.
Pensamos que de esta tecnología pueden surgir muchas cosas buenas. Esto fue después de Katrina. Fuimos la primera flota de aeronaves comerciales en sobrevolar la zona de impacto del desastre. Sobrevolamos el área, tomamos imágenes, enviamos personas, tomamos fotografías de los interiores, de las áreas del desastre. Ayudamos con los primeros auxilios, la búsqueda y el rescate. A menudo Virtual Earth era la primera herramienta con la que la gente veía lo que había sucedido en sus casas. Lo pusimos a disposición en la Web de forma gratuita; era obviamente nuestra oportunidad de contribuir con la causa.
When we think about how all this comes together, it's all about software, algorithms and math. You know, we capture this imagery but to build the 3-D models we need to do geo-positioning. We need to do geo-registering of the images. We have to bundle adjust them. Find tie points. Extract geometry from the images. This process is a very calculated process. In fact, it was always done manual. Hollywood would spend millions of dollars to do a small urban corridor for a movie because they'd have to do it manually. They'd drive the streets with lasers called LIDAR. They'd collected information with photos. They'd manually build each building. We do this all through software, algorithms and math -- a highly automated pipeline creating these cities. We took a decimal point off what it cost to build these cities, and that's how we're going to be able to scale this out and make this reality a dream.
Si pensamos cómo se une todo esto, todo es cuestión de software, algoritmos y matemática. Capturamos estas imágenes, pero para construir los modelos 3D necesitamos hacer geoposicionamiento. Tenemos que georegistrar las imágenes. Hay que corregir las distorsiones y encontrar los puntos de contacto. Extraer la geometría contenida en las imágenes. Este proceso requiere mucho cálculo. De hecho, siempre se hacía a mano. En Hollywood gastaban millones de dólares para modelar un pequeño pasillo urbano en una película porque tenían que hacerlo de forma manual. Conducían por las calles con rayos láser llamados LIDAR. Recolectaban información con fotos; construían manualmente cada edificio. Nosotros hacemos todo con software, algoritmos y matemática. Una secuencia altamente automatizada de comandos crea estas ciudades. Esto cuesta una parte ínfima del costo total de construcción de estas ciudades. es así como podremos redimensionarlo haciendo de esta realidad un sueño.
We think about the user interface. What does it mean to look at it from multiple perspectives? An ortho-view, a nadir-view. How do you keep the precision of the fidelity of the imagery while maintaining the fluidity of the model? I'll wrap up by showing you the -- this is a brand-new peek I haven't really shown into the lab area of Virtual Earth. What we're doing is -- people like this a lot, this bird's eye imagery we work with. It's this high resolution data. But what we've found is they like the fluidity of the 3-D model. A child can navigate with an Xbox controller or a game controller.
Pensamos en la interfaz de usuario. ¿Qué significa mirarla desde perspectivas múltiples? ¿una ortofoto? ¿un nadir? ¿Cómo compatibilizar la fidelidad de las imágenes con la fluidez del modelo? Voy a cerrar con algo... que no había mostrado hasta ahora, un “detrás de la escena” del laboratorio de Virtual Earth. Estamos haciendo esta captura que a la gente le gusta mucho la captura a vuelo de pájaro. Son datos de alta resolución. Hemos descubierto que aprecian la fluidez del modelo 3D. Un niño puede navegarlo con el control remoto de una Xbox o de un videojuego.
So here what we're trying to do is we bring the picture and project it into the 3-D model space. You can see all types of resolution. From here, I can slowly pan the image over. I can get the next image. I can blend and transition. By doing this I don't lose the original detail. In fact, I might be recording history. The freshness, the capacity. I can turn this image. I can look at it from multiple viewpoints and angles.
Aquí estamos intentando tomar la imagen y proyectarla en un modelo espacial 3D. Pueden ver todo tipo de resolución. Desde aquí puedo tomar lentamente vistas panorámicas de la imagen. Puedo obtener la próxima imagen, mezclar y hacer transiciones. Y al hacerlo no pierdo el detalle original. De hecho, podría estar grabando la historia. La frescura, la capacidad. Puedo rotar esta imagen. Puedo verla desde múltiples ángulos y puntos de vista.
What we're trying to do is build a virtual world. We hope that we can make computing a user model you're familiar with, and really derive insights from you, from all different directions. I thank you very much for your time. (Applause)
En definitiva estamos intentando crear un mundo virtual. Esperamos poder hacer de la computación un modelo de usuario que les resulte familiar y que contenga contribuciones de todos ustedes, provenientes de cualquier parte. Muchas gracias por su tiempo. (Aplausos)