Edward Cui, stigter en uitvoerende hoof van Graviti – Interview Series

Edward Cui is die stigter en uitvoerende hoof van Swaartekrag, 'n maatskappy wat die volgende generasie dataplatform bou wat fundamenteel sal verander hoe ontwikkelaars met ongestruktureerde data omgaan. Met Graviti kan KI-ontwikkelaars data vinniger en makliker bekom, berg en verwerk – die fondament wat nodig is om kunsmatige intelligensie te benut om alle nywerhede te bemagtig.

Jy het jou voorgraadse studie as 'n meganiese ingenieur begin, wat het die verskuiwing na rekenaarwetenskap en kunsmatige intelligensie veroorsaak?

Ek het eintlik meganiese ingenieurswese as 'n voorgraadse studie in 2012 gestudeer. Ek het 'n klas oor masjienleer by die Universiteit van Pennsilvanië geneem, wat verbasend was, en ek het geweet dit is die toekoms en wat ek vir my loopbaan wil doen. Ná daardie klas het ek oorgeskakel na rekenaarwetenskap.

Ná die gradeplegtigheid het ek navorsing oor versterkingsleer aan die Universiteit van Pennsylvania gedoen. In 2015 het my voormalige baas, Jeff Snyder, by Uber aangesluit en my genooi om by Uber ATG aan te sluit. Dit is die begin van my loopbaan in die selfbestuurmotorbedryf.

Kan jy die ontstaansverhaal agter Graviti deel?

Om by Uber te werk was aan die begin baie ingewikkeld omdat mense nie groot masjienleermodelle gebruik het nie en ons het nie rekenaarkrag en 'n databestuurplatform gehad om modelle op te lei nie. Die data wat ons vir selfbesturende motors ingesamel het, was almal ongestruktureerd. Dit was byvoorbeeld beelde, video's, LIDAR-punte. Al daardie tipe data van werklike sensors en ons het elke dag tonne ongestruktureerde data ingesamel. Ons het 'n statistiek gedoen waar dit vir ons gesê het die hoeveelheid data wat ons vir 'n week in 'n selfbestuurmotorafdeling ingesamel het, is gelyk aan die data wat ons vir die hele restaurantbesigheid wêreldwyd vir die hele jaar insamel. Tonne ongestruktureerde data het vir elke dag opgehoop en dit het groot probleme geskep oor hoe om daardie data te stoor, hoe om daardie data te bestuur en hoe om daardie data te gebruik om werklik waardes vir verskillende organisasies te genereer.

Nadat ek drie jaar by Uber gewerk het, het ek die geleentheid gesien om te verbeter hoe grootskaalse ongestruktureerde data bestuur kan word. Dus, ek het Graviti in 2019 gestig om innovasies in KI te versnel deur die ongestruktureerde databestuursplatform te bou.

Kan jy bespreek hoe Graviti 'n platform is om data op skaal te bestuur en te struktureer?

Graviti beoog om die eerste dataplatform bekend te stel wat organisasies in staat stel om met groot volumes ongestruktureerde data te werk om innoverende KI-toepassings aan te dryf. Hierdie platform skakel die moeite uit en help ontwikkelaars om groot hoeveelhede ongestruktureerde data saam met die span te bestuur.

Terwyl die oorgrote meerderheid beskikbare inligting in KI-ontwikkeling van lae gehalte en ongestruktureerd is, bestee ontwikkelingspanne gewoonlik meer as 50% van hul tyd – nie aan die bou van modelle nie – maar aan die identifisering, aanvulling of skoonmaak van ongestruktureerde data, en dit is net die begin van hul werk. Graviti bied 'n meer kundige databestuur manier om ontwikkelaars te bevry en gee hulle meer tyd om ongestruktureerde data te ontleed en kunsmatige intelligensie-modelle op te lei.

Ons help ontwikkelaars in drie dimensies: data-ontdekking, data-iterasie en werkvloei-outomatisering.

Data-ontdekking:

Graviti bied 'n data-gasheerfunksie wat die organisering van rou data, aantekeninge en metadata baie makliker maak deur die datastel en annotasieformate te verenig. Wanneer KI-ontwikkelaars toegang tot verskillende datastelle deur Graviti verkry, hoef hulle nie die dataformate om te skakel nie, wat die bestuur, navraag, toegang en ander bedrywighede wat met annotasie betrokke is, vergemaklik. Graviti help om die geleentheid te verminder dat rou data nie ooreenstem of aantekeninge verloor nie. Verder kan die Graviti-platform ontwikkelaars help om die kwaliteit van datastelle te evalueer met 'n datavisualiseringsfunksie, wat minstens agt uur per week vir ontwikkelaars bespaar.

Data Iterasie:

Wanneer ontwikkelaars hul kunsmatige intelligensie oplei, moet hulle met datastelle in verskillende weergawes toets om resultate te sien en die aantekeninge af te merk. Die uitdaging is om verskeie wysigings en weergawes op te spoor met die spanlede wat aan dieselfde projek werk. Graviti bied die oplossing deur die toekenning van verskillende vlakke van toegangsregte aan werknemers moontlik te maak om hulle in staat te stel om hul aantekeninge op te laai om die vordering van die projek en werk gelyktydig na te spoor.

Werkvloei-outomatisering:

Met 'n kenmerk genaamd "Aksie", kan ingenieurs werkvloeie outomatiseer en herhalende, tydrowende en handtake verminder. Dit bevry ontwikkelaars van die skryf van groot handskrifte om hierdie werkvloei te bereik, en maak tyd oop vir hulle om by die werk uit te kom wat hulle moet doen.

Waarom is ongestruktureerde data die toekoms van KI?

Meer as 80% van ondernemingsdata is nou ongestruktureerd, insluitend beelde, opnames, video's, sosiale media-plasings, ens. KI is die sleutel tot die lewering van waardes uit ongestruktureerde data. Ondernemings begin om ongestruktureerde data te benut om in-diepte navorsing en verdere ontleding te ondersteun.

Graviti het onlangs OpenBytes geloods, 'n nie-winsgewende oopdataprojek wat onder die Linux-stigting aangebied word. Kan jy bespreek wat OpenBytes spesifiek is?

Die missie van OpenBytes is om die wyer deel van data in die KI-gemeenskap te fasiliteer deur die skepping van datastandaarde, -formate en proses wat bydraes van data moontlik maak. Die omvang van OpenBytes sluit in die samestelling van oop datastelle, oop dataspesifikasies en samewerkende ontwikkeling onder oop lisensies wat die missie ondersteun, insluitend dokumentasie, toetsing, integrasie en die skepping van ander artefakte wat die ontwikkeling, ontplooiing, bedryf of aanvaarding van die oop- bron projek.

OpenBytes kan databydraers se aanspreeklikheidsrisiko's verminder. Datastelhouers is huiwerig om hul datastelle publiek te deel weens 'n gebrek aan kennis van datalisensies. Sodra datastelbydraers by OpenBytes aansluit, sal hul data beskerm word, en meer oop data word toeganklik.

Ons genereer ook 'n standaard datastelformaat wanneer ons data publiseer, deel en uitruil. ’n Eenvormige formaat sal databydraers help om datastelle te verstaan ​​en relevante data te vind wat hulle benodig, wat lei tot meer oop datastelbydraes van hoër gehalte.

Wat is sommige van die voordele van oopbrondatastelle?

Hulle bevoordeel navorsers omdat wetenskaplikes meer gratis hulpbronne het om te gebruik om modelle op te lei en navorsing te voltooi.

Dit bevoordeel ondernemings, wat die datastelle gebruik om KI-vermoëns te begin bou en die oorgang van tradisionele ondernemings na KI-ondernemings te versterk.

Hoe staaf Graviti die kwaliteit van die datastelle?

Selfs gewilde datastelle soos COCO en KITTI is nie perfek vir ontwikkelaars nie. Foute kom altyd voor wanneer ontwikkelaars modelle oplei en niemand het 'n uitstekende manier gevind om datastelkwaliteite te verbeter nie. Graviti glo ’n datastel-evalueringsmodel sal daargestel word of ander tegniese revolusie sal die gemeenskap help om die probleem op te los, en dit is ook deel van Graviti se missie om in die toekoms te bereik.

Wat is jou visie vir die toekoms van hoe ontwikkelaars toegang tot data in die toekoms kry?

Vir 'n klein hoeveelheid data moet ontwikkelaars maklik toegang tot daardie data kan kry. Vir groter hoeveelhede data, soos meer uiteenlopende datastelle vir opleidingsmodelle, sal gefedereerde leertegnologie help om op samewerkende maniere te werk deur die vermoë om masjienleer te doen te ontkoppel van die stoor van die data in 'n sentrale bediener.

Is daar enigiets anders wat jy oor Graviti wil deel?

Graviti is ook besig om te ontwikkel. Ons luister na die terugvoer van ons kliënte, insluitend beginners, ondernemings, individuele ontwikkelaars en navorsers. Ons verwelkom ook enige samewerking of vennootskapsgeleenthede van almal.

Ons sien groot geleenthede in KI-ontwikkeling uit oop data in die baie nabye toekoms. Ons bou 'n gemeenskap om oop data te deel en by te dra. Dit sal nie net navorsers baat om die grense van wetenskap verder te verskuif nie, maar ook ondernemings om hul modelle te verfyn en tegnologie te ontwikkel in 'n wedersyds voordelige omgewing.

Dankie vir die puik onderhoud, lesers wat meer wil leer moet besoek aflê Swaartekrag.