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.
מה שאני רוצה לדבר עליו היום הוא עולמות וירטואליים, גלובוסים דיגיטליים, הרשת התלת מימדית, המתא-יקום. מה כל זה אומר לנו? מה שזה אומר הוא שהרשת הופכת להיות מקום מרתק שוב. היא תהפך לסופר - מרגשת כשנהפוך אותה לעולם האינטראקטיבי המוטמע הזה, עם גרפיקה, כוח מחשוב, עיכובים קצרים, האפליקציות והאפשרויות האלה יזרימו מידע עשיר לחיים שלכם. אז יוזמת כדור הארץ הוירטואלי, ויוזמות אחרות דומות, הם הכל אודות הרחבה, אתם יודעים, את מטאפורת החיפוש הנוכחית.
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.
כשחושבים על זה, אנחנו כל כך מוגבלים בגלישה ברשת, לזכור קישורים, לשמור מועדפים, וכשאנחנו מחפשים, אנחנו מסתמכים על מדד הרלוונטיות, התאמת הרשת, רובוטי הסריקה, אבל אנחנו רוצים להשתמש במוח! אנחנו רוצים לנווט, לחקור, לגלות מידע. כדי לעשות את זה, אנחנו צריכים לשים אתכם המשתמשים בחזרה במושב הנהג. אנחנו צריכים שיתוף פעולה בינכם ורשת המחשבים והמחשב.
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.
אז איזה דרך טובה יותר לשים אתכם במושב הנהג מאשר לשים אתכם בעולם האמיתי איתו אתם יוצרים קשר כל יום? למה לא למנף את מה שלמדתם כל החיים? אז כדור הארץ הוירטואלי אתם יודעים, עומד להתחיל, ליצור את היצוג הדיגיטלי הראשון , המקיף, של העולם כולו. מה שאנחנו רוצים לעשות זה לחבר את כל סוגי המידע. לתייג אותם, לתת להם מאפיינים. נתונים על הנתונים. לתת לקהילה להוסיף מידע עם עומק מקומי -- פרספקטיבה גלובלית, ידע מקומי. אז כשחושבים על הבעיה הזאת, איזה מפעל עצום. אתם יודעים, איפה מתחילים ? אז, אנחנו אוספים מידע מלווינים, ממטוסים, מרכבים על הקרקע, מאנשים. התהליך הזה הוא, אתם יודעים, זה בעיה הנדסית, בעיה מכנית, בעיה לוגיסטית, בעיה תפעולית.
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.
הנה דוגמה למצלמה המוטסת שלנו. היא פאנכרומטית. יש לה ארבעה חרוטי צבע. בנוסף היא מולטיספקטרלית. אנחנו אוספים מידע במשקל 4 גיגהביט לשניה, אם אתם יכולים לתאר כזה זרם של מידע מגיע. זה מקביל למערך של 12 לווינים ברזולוציה גבוהה בהספק מקסימלי. אנחנו מטיסים את המטוסים האלה בגובה 5000 רגל; אתם יכולים לראות את המצלמה בחזית. אנחנו אוספים מנקודות מבט מרובות, נקודות עליונות, זויות, טקסטורות. ומחזירים את כל המידע הזה.
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.
אנחנו יושבים פה -- אתם יודעים, העניין עם רכבים על הקרקע, קנה המידה האנושי -- מה רואים בעצמנו? אנחנו צריכים לתפוס את זה מקרוב כדי להרגיש כמו מה זה. אני מתערב שרבים ראו את הפרסומות של אפל, מחטטים במחשב לראות את הגאונות והפשטות שלו. אז, סוד לא ידוע קטן -- ראיתם את זאת עם הבחור, יש לו את מצלמת הרשת? איש הפיסי המסכן, הם מדביקים את הראש שלו, הם פשוט מלפפים את נייר הדבק עליו. אז, סוד קטן הוא שאחיו עובד בצוות כדור הארץ הוירטואלי. (צחוק) אז, יש להם מריבת אחים קטנה שם. אבל תנו לי להגיד לכם -- זה לא משפיע על העבודה שלו.
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.
אנחנו חושבים שהרבה טוב יכול להגיע מהטכנולוגיה הזאת. זה היה אחרי קטרינה. היינו צי המטוסים המסחרי הראשון שהורשה להכנס לאזור האסון. טסנו באזור, צילמנו אותו, שלחנו פנימה אנשים , לקחנו תמונות מבפנים, אזורי אסון. עזרנו עם המצילים הראשונים, חיפוש והצלה. הרבה פעמים הפעם הראשונה שאנשים ראו מה קרה לבית שלהם היה בכדור הארץ הוירטואלי. הפכנו את זה לנגיש חינם ברשת, רק כדי -- אתם יודעים, זו היתה ההזדמנות שלנו לעזור לאנשים עם המטרה שלהם.
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.
כשאנחנו חושבים על זה, אתם יודעים, איך כל זה מתחבר, זה הכל תוכנה, אלגוריתמים ומתמטיקה. אתם יודעים, תפסנו את התמונות האלה, אבל כדי לבנות את המודלים התלת מימדיים, היינו צריכים לעשות גאו-מיקום. אנחנו צריכים לעשות גאו-רישום של התמונות. אנחנו צריכים להתאים אותן ביחד. למצוא את הנקודות. להוציא את הגאומטריה מהתמונות. זה תהליך מאוד מחושב. למען האמת, זה תמיד נעשה ידנית. הוליווד היו מוציאים מיליוני דולרים על מסדרון אורבני לסרט מפני שהם היו צריכים לעשות את זה ידנית. הם נהגו ברחובות עם לייזר שנקרא LIDAR. הם אספו מידע עם תמונות; הם היו בונים ידנית כל בניין. אנחנו עושים את זה בתוכנה, אלגוריתמים ומתמטיקה, תהליך מאוד אוטומטי שיוצר את הערים האלה. הורדנו נקודה עשרונית ממה שעלה לבנות את הערים האלה, וככה נוכל להגדיל את זה ולהפוך את החלום למציאות.
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.
אנחנו חושבים על ממשק המשתמש. מה זה אומר להביט בזה מפרספקטיבות מרובות? מבט ניצב, מבט נדיר. איך שומרים על הדיוק של חדות התמונה ועדיין שומרים על הזרימה של המודל? אני אסיים בלהראות לכם את -- זו הצצה חדשה שעדיין לא הראתי למעבדה של כדור הארץ הוירטואלי. מה שאנחנו עושים זה -- אנשים כאלה הרבה -- תמונה ממבט הציפור שאנחנו עובדים איתן. זה מידע ברזולוציה גבוהה. אבל מה שמצאנו זה שהם אוהבים את הזרימה של המודל התלת מימדי. ילד יכול לנווט עם בקר הXBOX, או בקר משחק.
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.
אז כאן מה שאנחנו מנסים לעשות זה להביא את התמונה והפרוייקט למרחב המודל התלת מימדי. אתם יכולים לראות מגוון רזולוציות. מכאן, אני יכול להזיז את התמונה. אני יכול לקבל את התמונה הבאה. אני יכול למזג ולהזיז. ובזה אני לא מאבד את הפרטים המקוריים. למעשה, אני יכול להקליט היסטוריה. הטריות, הקיבולת. אני יכול לסובב את התמונה. אני יכול להביט בה מכיוונים וזוויות שונות.
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)
מה שאנחנו מנסים לעשות זה לבנות עולם וירטואלי. אנחנו מקווים שנוכל לעשות את המחשוב למודל משתמש שאתם מכירים, ובאמת לקבל תובנות מכם, מכל מיני כיוונים שונים. אני מודה לכם מאוד על הזמן שנתתם לי. (מחיאות כפיים)