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Die Welt ist ein großer Datensatz. Aber wie fotografiert man das?

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    Vor fünf Jahren war ich Doktorand
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    und führte ein Doppelleben.
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    Einerseits nutzte ich NASA-Supercomputer,
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    um das Raumschiff der Zukunft
    zu entwerfen;
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    andererseits war ich Datenspezialist
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    und suchte nach möglichen Schmugglern
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    geheimer Nukleartechnologien.
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    Als Datenspezialist habe ich
    viele Analysen durchgeführt,
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    meistens von Anlagen,
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    Industrieanlagen auf der ganzen Welt.
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    Ich suchte immer nach
    einer besseren Arbeitsfläche,
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    um sie alle zusammen darzustellen.
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    Eines Tages dachte ich darüber nach,
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    dass doch zu allen Daten
    eine Position gehört
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    und ich begriff:
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    Die Antwort war die ganze Zeit
    direkt vor meiner Nase.
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    Ich war zwar
    Ingenieur für Satellitentechnik,
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    aber mir war nie in den Sinn gekommen,
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    Satellitenbilder zu verwenden.
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    Wie viele andere hatte ich mir online
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    mein Haus angesehen, also dachte ich:
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    Ich geh mal online
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    und suche mal nach ein paar der Anlagen.
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    Was ich vorfand, überraschte mich sehr.
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    Die Bilder, die ich fand,
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    waren völlig überholt.
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    Sie waren deshalb
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    nicht sonderlich relevant
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    für den Beruf, den ich
    zu der Zeit ausübte.
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    Aber ich war fasziniert davon.
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    Denn Satellitenbilder sind
    ziemlich faszinierend.
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    Millionen und Abermllionen von Sensoren
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    umgeben uns heutzutage,
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    aber da ist noch so viel Aktuelles,
    das wir nicht wissen.
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    Wie viel Öl wird in ganz China gelagert?
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    Wie viel Getreide wird produziert?
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    Wie viele Schiffe liegen
    in den Häfen der Welt?
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    Theoretisch könnte man all diese Fragen
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    mit Satellitenbildern beantworten,
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    aber nicht mit veralteten.
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    Wenn diese Daten also so wertvoll waren,
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    warum kam ich dann nicht
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    an aktuellere Bilder heran?
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    Die Geschichte beginnt vor 50 Jahren
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    mit dem Start der ersten Generation
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    von Aufklärungssatelliten
    der US-Regierung.
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    Heute gibt es eine Hand voll
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    sozusagen Ur-Ur-Enkel
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    dieser Satelliten des Kalten Kriegs.
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    Sie werden von
    Privatunternehmen betrieben.
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    Von ihnen stammt
    der Großteil der Satellitenbilder,
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    die Sie und ich täglich sehen.
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    Dinge ins All zu schießen,
    kostete in jener Zeit --
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    allein die Rakete,
    die den Satelliten hochbringt --
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    jedes Mal Hunderte Millionen von Dollar.
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    Das hat einen enormen Druck erzeugt,
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    nur selten Dinge ins All zu schießen
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    und jedes Mal sicherzustellen,
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    dass man so viele Funktionen
    wie möglich hineinpackt.
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    All dies hat die Satelliten
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    nur noch größer und größer und größer
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    und teurer gemacht --
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    heutzutage fast
    eine Milliarde Dollar pro Satellit.
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    Und weil sie so teuer sind,
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    gibt es nicht allzu viele davon.
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    Weil es nicht viele gibt,
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    sind die Bilder, die wir täglich sehen,
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    oft nicht aktuell.
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    Viele Menschen haben das
    irgendwann mal gehört.
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    Aber um darzustellen,
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    wie wenige Bilder wir wirklich
    von unserem Planeten haben,
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    habe ich mit Freunden einen Datensatz
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    aus 30 Mio. Bildern zusammengestellt,
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    die diese Satelliten zwischen 2000
    und 2010 aufgenommen haben.
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    Die blauen Flächen hier
    sind riesige Gebiete,
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    die man selten anschaut --
    weniger als einmal im Jahr.
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    Selbst die, die am häufigsten
    zu sehen sind,
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    die Flächen in Rot, sieht man
    bestenfalls viermal im Jahr.
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    Als Absolventen der
    Luft- und Raumfahrttechnik
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    forderte uns diese Grafik
    regelrecht heraus.
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    Aber warum müssen
    diese Dinge so teuer sein?
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    Muss ein einziger Satellit
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    wirklich so viel wie drei Boeings 747
    zusammen kosten?
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    Gibt es keine Methode,
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    einen kleineren, einfacheren
    neuen Satelliten zu bauen,
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    der uns häufiger Bilder schicken kann?
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    Ich gebe zu, es klingt etwas verrückt,
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    dass wir einfach loslegen
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    und Satelliten entwerfen wollten,
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    aber zum Glück bekamen wir Hilfe.
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    Ende der 1990er Jahre
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    legten ein paar Professoren
    ein Konzept vor,
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    um die Transportkosten ins All
    massiv zu senken.
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    Kleine Satelliten sollten
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    bei größeren Satelliten mitreisen.
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    Dadurch nahmen die Kosten
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    um mehr als das 100-Fache ab.
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    Plötzlich konnten wir es
    uns leisten zu experimentieren,
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    kleine Risiken einzugehen
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    und viele Innovationen umzusetzen.
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    Eine neue Generation von Ingenieuren
    und Wissenschaftlern,
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    meist von Universitäten,
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    schoss nun diese sehr kleinen,
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    brotkastengroßen Satelliten
    namens "CubeSats" ins All.
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    Die Elektronik, aus der sie entstanden,
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    kam aus dem Elektronik-Shop
    und nicht von Lockheed Martin.
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    Meine Freunde und ich lernten
    aus den Fehlern dieser frühen Missionen
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    und entwarfen in einer Serie von Skizzen
    unseren eigenen Satelliten.
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    Ich kann mich nicht
    an einen genauen Tag erinnern,
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    an dem wir den Beschluss fassten,
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    diese Satelliten wirklich zu bauen,
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    aber als wir die Idee
    erst einmal im Kopf hatten,
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    die Welt als Datensatz zu sehen,
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    täglich Millionen Datenpunkte
    erfassen zu können,
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    um die Weltwirtschaft zu beschreiben,
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    die Idee, Milliarden
    Verbindungen dazwischen
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    ans Licht bringen zu können,
    die keiner zuvor entdeckt hatte,
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    da kam es uns langweilig vor,
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    an irgendetwas anderem zu arbeiten.
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    Also zogen wir in ein beengtes,
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    fensterloses Büro in Palo Alto
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    und begannen mit der Arbeit daran,
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    unseren Entwurf vom Zeichenbrett
    ins Labor zu bringen.
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    Die erste große Frage,
    die sich uns stellte,
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    war die nach der Größe des Satelliten.
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    Im Weltall bedeutet Größe auch Kosten.
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    Wir hatten im Studium mit sehr kleinen,
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    brotkastengroßen Satelliten gearbeitet.
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    Aber als wir die Gesetze der Physik
    besser verstanden,
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    erkannten wir, dass die Bildqualität,
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    die diese Satelliten liefern konnten,
    sehr niedrig war.
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    Denn nach den Gesetzen der Physik
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    ist die Bildqualität, die man
    mit einem Teleskop erzielen kann,
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    abhängig vom Durchmesser des Teleskops,
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    und das Volumen dieser Satelliten
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    war sehr klein und sehr begrenzt.
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    Wir entdeckten, dass das beste Bild,
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    das wir bekommen hätten,
    etwa so ausgesehen hätte.
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    Das war die günstige Variante.
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    Offen gesagt, war sie zu unscharf,
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    um jene Details zu erkennen,
    die Satellitenbilder so wertvoll machen.
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    Etwa drei oder vier Wochen später
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    trafen wir zufällig
    auf eine Gruppe Ingenieure.
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    Sie hatten am ersten privaten
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    Fernerkundungssatelliten gearbeitet.
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    Sie erzählten uns,
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    die US-Regierung habe
    in den 1970er Jahren
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    einen optimalen Kompromiss gefunden --
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    sie nahmen Bilder mit einer Auflösung
    von etwa 1 m auf,
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    auf denen sie 1 m große Objekte
    erkennen konnten,
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    und bekamen damit
    nicht nur hochwertige,
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    sondern auch sehr viele Bilder
    zu tragbaren Kosten.
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    Durch unsere eigenen Computersimulationen
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    fanden wir rasch heraus, dass 1 m wirklich
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    die kleinste machbare Auflösung war,
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    die uns die treibenden Kräfte
    unserer globalen Wirtschaft erkennen
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    und zum ersten Mal auch
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    die Schiffe, Autos, Schiffscontainer
    und Lkw zählen ließ,
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    die sich täglich rund um die Welt bewegen,
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    ohne -- praktischerweise --
    einzelne Menschen zu erkennen.
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    Wir hatten unseren Kompromiss.
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    Wir würden etwas Größeres
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    als den ersten Brotkasten bauen müssen --
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    eher einen Mini-Kühlschrank --,
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    aber wenigstens war es
    kein Kleintransporter.
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    Nun kannten wir die Rahmenbedingungen.
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    Die Gesetze der Physik gaben
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    die absolute Mindestgröße des Teleskops
    vor, das wir bauen konnten.
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    Dann machten wir uns daran,
    den Rest des Satelliten
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    möglichst klein und einfach zu bauen:
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    im Grunde ein fliegendes Teleskop
    mit vier Wänden
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    und einer Elektronik,
    kleiner als ein Telefonbuch,
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    das weniger Strom verbrauchte
    als eine 100-Watt-Glühbirne.
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    Die große Herausforderung war es,
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    durch das Teleskop Bilder zu machen.
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    Herkömmliche Fernerkundungssatelliten
    verwenden Zeilenscanner,
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    die einem Kopierer ähneln.
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    Beim Überfliegen der Erde
    machen sie Bilder,
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    indem sie Zeile um Zeile scannen,
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    um ein ganzes Bild zu liefern.
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    Sie werden verwendet,
    weil sie sehr lichtstark sind.
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    Man sieht also weniger Rauschen
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    als auf dem Foto eines billigen Handys.
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    Das Problem dabei ist,
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    dass sie hoch entwickelte
    Sensoren erfordern.
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    Sie richten den Scanner
    fest auf ein 50 cm großes Ziel
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    aus einer Entfernung von 966 km
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    bei einem Tempo von über 7 km pro Sekunde.
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    Das erfordert unglaubliche Komplexität.
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    Also verwendeten wir stattdessen
    eine neue Generation von Videosensoren,
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    die ursprünglich für Nachtsichtbrillen
    entwickelt wurden.
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    Anstatt eines einzigen
    qualitativ hochwertigen Bildes
  • 7:51 - 7:52
    konnten wir einen Videostream
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    von einzelnen Bildern
    mit mehr Rauschen aufnehmen,
  • 7:55 - 7:58
    aber setzten dann
    all diese Einzelaufnahmen
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    zu qualitativ hochwertigen
    Bildern zusammen.
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    Dazu nahmen wir hochentwickelte
    Pixelverarbeitungstechniken
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    hier auf der Erde --
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    zu einem Hundertstel des Preises
    eines herkömmlichen Systems.
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    Diese Maxime wandten wir
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    auf viele andere Systeme im Satelliten an.
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    Tag um Tag entwickelte sich unser Entwurf
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    vom CAD [computergestütztes Design]
    zu Prototypen
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    und schließlich zu Produktionseinheiten.
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    Vor ein paar Wochen
  • 8:23 - 8:25
    haben wir SkySat 1 verpackt,
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    haben unsere Namen darauf verewigt
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    und zum Abschied noch einmal gewunken.
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    Heute liegt er in der
    endgültigen Startkonfiguration,
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    bereit in ein paar Wochen
    ins All geschossen zu werden.
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    Bald werden wir uns dem Start
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    einer Anordnung von 24 oder mehr
    solcher Satelliten
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    und der Entwicklung skalierbarer
    Analysefunktionen zuwenden,
  • 8:44 - 8:47
    um Erkenntnisse aus
    den Petabytes an Daten zu gewinnen,
  • 8:47 - 8:49
    die wir sammeln werden.
  • 8:49 - 8:53
    Also warum machen wir das alles?
    Warum bauen wir diese Satelliten?
  • 8:53 - 8:55
    Bildgebende Satelliten
  • 8:55 - 8:59
    haben die einzigartige Fähigkeit,
    globale Transparenz zu liefern,
  • 8:59 - 9:02
    und die zeitnahe Lieferung
    dieser Transparenz
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    ist einfach ein Konzept,
    für das die Zeit reif ist.
  • 9:05 - 9:09
    Wir sehen uns selbst
    als Pioniere an einer neuen Grenze,
  • 9:09 - 9:10
    die jenseits von Wirtschaftsdaten
  • 9:10 - 9:14
    die Geschichte des Menschen
    Augenblick um Augenblick entschlüsseln.
  • 9:14 - 9:15
    Für einen Datenspezialisten,
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    der als Kind zufällig
    im Weltraum-Camp war,
  • 9:18 - 9:21
    kann es kaum besser kommen.
  • 9:21 - 9:22
    Vielen Dank.
  • 9:22 - 9:27
    (Applaus)
Title:
Die Welt ist ein großer Datensatz. Aber wie fotografiert man das?
Speaker:
Dan Berkenstock
Description:

Mit Satellitenbildern sind wir alle vertraut. Aber wir wissen vielleicht nicht, dass viele dieser Bilder nicht mehr aktuell sind. Der Grund dafür ist, dass Satelliten groß und teuer sind und dass es deshalb auch nicht so viele von ihnen im Weltall gibt. Dan Berkenstock erklärt in seinem faszinierenden Vortrag, wie sein Team und er eine andere Lösung fanden und mit einem völlig neuen Ansatz einen kostengünstigen, leichten Satelliten bauten, um die Vorgänge auf der Erde zu fotografieren.
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Video Language:
English
Team:
closed TED
Project:
TEDTalks
Duration:
09:44

German subtitles

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