living two lives.

５年前 私は２足のわらじを履く

In one, I used NASA supercomputers

博士課程の学生でした

to design next-generation spacecraft,

一つ目ですが

and in the other I was a data scientist

NASAのスーパーコンピュータを使っていました

looking for potential smugglers

次世代の宇宙船を作るためです

of sensitive nuclear technologies.

二つ目ですが

As a data scientist, I did a lot of analyses,

私はデータサイエンティストでした

mostly of facilities,

原子力の機密データを盗み出す

industrial facilities around the world.

可能性のある人間を探し出していました

And I was always looking for a better canvas

データサイエンティストとして

to tie these all together.

いろいろな解析をしました

And one day, I was thinking about how

世界中の多くの産業施設の解析です

all data has a location,

そして これらすべてを結びつける

and I realized that the answer

良いアイディアを探していました

had been staring me in the face.

ある日 すべてのデータがどのように

Although I was a satellite engineer,

位置情報を持っているかを考えていました

I hadn't thought about using satellite imagery

そして気づいたのです

in my work.

目の前に答えがあることに

Now, like most of us, I'd been online,

私は人工衛星のエンジニアですが

I'd see my house, so I thought,

自分の仕事に衛星画像を使うことは

I'll hop in there and I'll start looking up

考えたことがありませんでした

some of these facilities.

今では 皆さんと同じく

And what I found really surprised me.

私はオンライン環境にあり

The pictures that I was finding

自分の家をみることができます

were years out of date,

それなら そこに飛び込んで

and because of that,

その施設を探してみようと

it had relatively little relevance

そして 驚くべきことがわかりました

to the work that I was doing today.

私が探していた写真は

But I was intrigued.

何年も前のものでした

I mean, satellite imagery is pretty amazing stuff.

今の仕事に 何の役にも立たなかったのです

There are millions and millions of sensors

でも そこに興味がわきました

surrounding us today,

衛星画像はとてもすばらしいものだと

but there's still so much we don't know on a daily basis.

いまでは無数の衛星が私たちの周りを

How much oil is stored in all of China?

取り巻いています

How much corn is being produced?

でも 私達には知らないことばかりです

How many ships are in all of our world's ports?

中国の石油の備蓄量は？

Now, in theory, all of these questions

コーンの生産量は？

could be answered by imagery,

世界中の港に停泊している船舶数は？

but not if it's old.

理論的には 衛星画像により

And if this data was so valuable,

そうした質問に答えることができます

then how come I couldn't get my hands

ただし その写真が古くなければです

on more recent pictures?

こういった画像に価値があるのならば

So the story begins over 50 years ago

どうして最新のデータを

with the launch of the first generation

入手できないのでしょうか

of U.S. government photo reconnaissance satellites.

こういった話は50年前からありました

And today, there's a handful

米国政府が偵察用の衛星を

of the great, great grandchildren

初めて打ち上げた時からです

of these early Cold War machines

今では 冷戦時代に作られた

which are now operated by private companies

衛星の後継機の多くが

and from which the vast majority of satellite imagery

民間企業によって運用されていて

that you and I see on a daily basis comes.

多くの私たちが目にする写真は

During this period, launching things into space,

それらの衛星が撮影したものなのです

just the rocket to get the satellite up there,

現在 ロケットで宇宙へ

has cost hundreds of millions of dollars each,

衛星を送り込むだけでも

and that's created tremendous pressure

数百万ドルかかります

to launch things infrequently

時々しか飛ばさないので 大きなプレッシャーです

and to make sure that when you do,

そして たくさんの機能を詰め込みます

you cram as much functionality in there as possible.

こうして 人工衛星は

All of this has only made satellites

巨大化し

bigger and bigger and bigger

費用がかさみ

and more expensive,

１台あたり約10億ドルもするようになりました

now nearly a billion, with a b, dollars per copy.

とても高価なので 人工衛星はそれほど存在しないのです

Because they are so expensive,

そのため普段 我々が見る画像は 古くなりがちです

there aren't very many of them.

実際に 多くの人が理解していますが

Because there aren't very many of them,

地球上の収集データが

the pictures that we see on a daily basis

点在していることを 可視化するために

tend to be old.

2000年から2010年の間に衛星が収集した

I think a lot of people actually understand this anecdotally,

3000万枚のデータをまとめました

but in order to visualize just how sparsely

広大な青色の部分

our planet is collected,

ここが撮影されるのは年１回以下です

some friends and I put together a dataset

赤い部分は頻繁に撮影されますが

of the 30 million pictures that have been gathered

それでも３ヶ月に１回もありません

by these satellites between 2000 and 2010.

航空宇宙工学の卒業生にとって

As you can see in blue, huge areas of our world

このデータは 大きな挑戦を投げかけます

are barely seen, less than once a year,

どうしてこのデータは高価なのでしょうか？

and even the areas that are seen most frequently,

衛星一機あたり ボーイング747機３台分の

those in red, are seen at best once a quarter.

費用もかかるのはなぜでしょうか？

Now as aerospace engineering grad students,

より小さくシンプルな新型衛星を

this chart cried out to us as a challenge.

作る方法はないのでしょうか？

Why do these things have to be so expensive?

タイムリーに撮影できる人工衛星です

Does a single satellite really have to cost

ちょっとおかしいのはわかっていますが

the equivalent of three 747 jumbo jets?

我々は新型衛星の設計に着手しました

Wasn't there a way to build a smaller,

運良く手助けしてもらえたのです

simpler, new satellite design that could enable

1990年代後半に 数名の教授が

more timely imaging?

宇宙に機器を搬送する費用を

I realize that it does sound a little bit crazy

著しく減らす方法を考えました

that we were going to go out and just

小さな衛星をヒッチハイクするのです

begin designing satellites,

より大きな衛星のそばにある

but fortunately we had help.

これによりコストは

In the late 1990s, a couple of professors

100分の１以下に下がりました

proposed a concept for radically reducing the price

そして突然ですが 実験できるようになり

of putting things in space.

多くのイノベーションを実現しました

This was hitchhiking small satellites

新しい世代のエンジニアや科学者が

alongside much larger satellites.

多くは大学の者ですが

This dropped the cost of putting objects up there

「CubeSats」と呼ばれる

by over a factor of 100,

パン入れサイズの小型衛星を打ち上げ始めました

and suddenly we could afford to experiment,

これはホームセンターで手に入れた

to take a little bit of risk,

電子部品でできており

and to realize a lot of innovation.

友人と衛星のデザインを始めた

And a new generation of engineers and scientists,

開発初期のアイデアが活かされています

mostly out of universities,

衛星開発の決断をした

began launching these very small,

具体的な日は思い出せませんが

breadbox-sized satellites called CubeSats.

この世界を一つのデータセットと捉え

And these were built with electronics obtained

世界経済を表す 大量のデータを取得し

from RadioShack instead of Lockheed Martin.

今まで知られていなかった関係性を掘り起こす

Now it was using the lessons learned from these early missions

そんなアイデアを思いついた日から

that my friends and I began a series of sketches

それ以外の仕事には目もくれなくなりました

of our own satellite design.

私たちはPalo Altoにある

And I can't remember a specific day

窓もないオフィスに缶詰めになり

where we made a conscious decision

単なるデザインを元に

that we were actually going to go out and build these things,

試作機の開発を進めました

but once we got that idea in our minds

解決しなければならない最初の問題は

of the world as a dataset,

モノの大きさでした

of being able to capture millions of data points

宇宙では サイズはコストに直結します

on a daily basis describing the global economy,

小さなパン入れサイズの衛星の

of being able to unearth billions of connections

製作に取り掛かっていましたが

between them that had never before been found,

物理法則から

it just seemed boring

この衛星の画質の限界を知ります

to go work on anything else.

その物理法則によると

And so we moved into a cramped,

望遠鏡で見える画質は

windowless office in Palo Alto,

望遠鏡の直径に依存します

and began working to take our design

私たちの衛星はとても小さかったのです

from the drawing board into the lab.

予想されていた画質はこのくらいでした

The first major question we had to tackle

安くて済むけれども

was just how big to build this thing.

ぼやけ過ぎていて はっきり言って

In space, size drives cost,

役に立ちそうにありません

and we had worked with these very small,

そこで３、４週間の間に

breadbox-sized satellites in school,

いろんなエンジニアに会いました

but as we began to better understand the laws of physics,

彼らは初期の個人衛星開発に携わっていました

we found that the quality of pictures

彼らによると1970年代

those satellites could take was very limited,

米国政府は強力で

because the laws of physics dictate

最適なトレードオフを見つけました

that the best picture you can take through a telescope

１mの解像度で画像を撮ると

is a function of the diameter of that telescope,

１mのサイズでものが見えます

and these satellites had a very small,

高画質ではなかったけれど

very constrained volume.

程よい値段で画像が撮れました

And we found that the best picture we would

シミュレーションから初めてわかったのは

have been able to get looked something like this.

グローバル経済の担い手を見るのに

Although this was the low-cost option,

最低限１mは必要ということです

quite frankly it was just too blurry

担い手というのは 我々の身の回りにある

to see the things that make satellite imagery valuable.

船 車 輸送コンテナ トラックのことです

So about three or four weeks later,

人間を数えることはできませんが

we met a group of engineers randomly

妥協点を見つけました

who had worked on the first

パン入れよりも大きな衛星を 作らなくてはいけない

private imaging satellite ever developed,

小さな冷蔵庫くらいでしょうか

and they told us that back in the 1970s,

軽トラックほど 大きい必要はありません

the U.S. government had found a powerful

物理学的な制約により

optimal tradeoff --

望遠鏡の最小サイズはわかりました

that in taking pictures at right about one meter resolution,

次の問題は 衛星の残りの部分を

being able to see objects one meter in size,

どれだけ小さくシンプルにするかです

they had found that they could not just get very high-quality images,

四方を囲まれた箱に入る望遠鏡と

but get a lot of them at an affordable price.

電話帳よりも小さく 100Wも消費しない

From our own computer simulations,

電子機器をどうするかということです

we quickly found that one meter really was

大きな課題は望遠鏡を通して

the minimum viable product

実際に画像を撮ることです

to be able to see the drivers of our global economy,

古くからある衛星写真は ラインスキャナを使います

for the first time, being able to count

それはコピー機に似ています

the ships and cars and shipping containers and trucks

地球を横切りながら写真を撮ります

that move around our world on a daily basis,

何度も繰り返しスキャンし

while conveniently still not being able to see individuals.

画像を完成させます

We had found our compromise.

光量が多く 現在主流の方法です

We would have to build something larger

ノイズを低減でき

than the original breadbox,

低価格の携帯電話で使われています

now more like a mini-fridge,

その課題は 非常に精密な

but we still wouldn't have to build a pickup truck.

ポインティングが必要であることです

So now we had our constraint.

上空1000kmから 50cmの目標物を

The laws of physics dictated

とらえ続けなくてはなりません

the absolute minimum-sized telescope that we could build.

秒速7kmで飛行中にです

What came next was making the rest of the satellite

これはとても高度なことです

as small and as simple as possible,

そこで次世代ビデオセンサーに 目をつけました

basically a flying telescope with four walls

元々は暗視ゴーグルに 使われていたものです

and a set of electronics smaller than a phone book

高画質画像を使う代わりに

that used less power than a 100 watt lightbulb.

ビデオストリームを使います

The big challenge became actually taking

一枚一枚にはノイズが乗りますが

the pictures through that telescope.

それらを組み合わせて

Traditional imaging satellites use a line scanner,

高画質の画像にすることができます

similar to a Xerox machine,

高精度な画像処理技術が

and as they traverse the Earth, they take pictures,

それを可能にします

scanning row by row by row

コストは従来の1/100です

to build the complete image.

私たちはこの技術を

Now people use these because they get a lot of light,

衛星の他のシステムにも適用しました

which means less of the noise you see

日々 私たちの設計は進化しました

in a low-cost cell phone image.

CADからプロトタイプ 完成品へと

The problem with them is they require

数週間前

very sophisticated pointing.

SkySat １号を完成させ サインをしました

You have to stay focused on a 50-centimeter target

地球上での最後の時に 向け別れを告げました

from over 600 miles away

今は 発射台に据え付けられ

while moving at more than seven kilometers a second,

あと数週間で発射されます

which requires an awesome degree of complexity.

そして すぐに 24基以上の衛星を 打ち上げる予定です

So instead, we turned to a new generation of video sensors,

そして大規模な分析を始めます

originally created for use in night vision goggles.

ペタバイト級のデータから

Instead of taking a single, high quality image,

いろいろな洞察ができるでしょう

we could take a videostream

我々の目的は？ どうして衛星を作るのか？

of individually noisier frames,

要するに 衛星画像は

but then we could recombine

世界規模の透明性を与え

all of those frames together

リアルタイムの透明性は

into very high-quality images

今まさに必要とされているものです

using sophisticated pixel processing techniques

私たちは新しい時代を築いています

here on the ground,

そして 単なる経済データを越えて

at a cost of one one hundredth a traditional system.

少しずつ 人類の物語を 解き明かすでしょう

And we applied this technique

データサイエンティストとして

to many of the other systems on the satellite as well,

スペースキャンプに行く子供のような気分です

and day by day, our design evolved

これほどワクワクすることは他にありません

from CAD to prototypes

ありがとうございました

to production units.

（拍手）

A few short weeks ago,

we packed up SkySat 1,

put our signatures on it,

and waved goodbye for the last time on Earth.

Today, it's sitting in its final launch configuration

ready to blast off in a few short weeks.

And soon, we'll turn our attention to launching

a constellation of 24 or more of these satellites

and beginning to build the scalable analytics

that will allow us to unearth the insights

in the petabytes of data we will collect.

So why do all of this? Why build these satellites?

Well, it turns out imaging satellites

have a unique ability to provide global transparency,

and providing that transparency on a timely basis

is simply an idea whose time has come.

We see ourselves as pioneers of a new frontier,

and beyond economic data,

unlocking the human story, moment by moment.

For a data scientist

that just happened to go to space camp as a kid,

it just doesn't get much better than that.

Thank you.

(Applause)