Rudradeb Mitra, zakladatel Omdena – Interview Series

Rudradeb Mitra, je zakladatel Omdena globální platformy, kde komunita změn vytváří AI řešení pro reálné problémy prostřednictvím spolupráce.

Co vás inspirovalo k zahájení Omdena?

Byly tři hlavní důvody:

Použít AI pro sociální dobro a vyvíjet řešení pro lidi na dně pyramidy, poskytnout příležitosti nadšencům AI bez ohledu na to, kde žijí, pracovat na reálných projektech a ukázat, že spolupráce je mnohem silnější než soutěž a je nejlepší způsob, jak vyvíjet inkluzivní, etické a přijatelné AI řešení.

Ultimální cílem Omdena je vytvořit budoucnost práce a vzdělávání – vytvořit svět, kde nemá nikdo, bez ohledu na to, kde žije, rovný přístup k práci a příležitostem.

Cílem Omdena je, aby se nadšenci, kteří se nikdy neviděli, a kteří jsou umístěni v různých částech světa, spojili, spolupracovali a řešili velké společenské problémy. Můžete popsat logistiku toho, jak všichni tito lidé pracují вместе?

Klíč k tomu, aby spolupráce fungovala, je vybrat správné lidi – procházíme dvoustupňovým výběrovým procesem na základě různých kritérií. Jakmile jsou vybráni správní lidé, zbytek je quite easy – poskytnout jim správnou infrastrukturu, nástroje a procesy pro spolupráci a nechat je sebeorganizovat. Jak to popsal jeden z Omdena’s collaborators, jeho zkušenost, ‘Co se zdá chaos na začátku, jednoho začne ocenit zkušenost a uvědomit si relevanci práce v sebeorganizujícím prostředí, kde nakonec vznikají vítězné závěry a optimální řešení. Je to velmi vítaná a cenná zkušenost. Činí mě hrdým být součástí toho.’- Vjeko Hofman, účastník Omdena Challenge z Chorvatska.

Jak rozhodujete, které výzvy řešit?

Nejdříve vybereme správnou organizaci, se kterou budeme spolupracovat. Kritériem pro výběr organizace je, že řeší velký globální problém, má schopnost způsobit změnu na úrovni terénu a je schopna využít AI/ML model, který vyvineme.

Podrobnosti výzvy jsou rozhodnuty prostřednictvím iterativního procesu, kde se díváme na různé kritérium, zda má smysl řešit problém pomocí AI/ML. Dostupnost dat není povinnou podmínkou, protože část výzvy spočívá v tom, že komunita se snaží najít data. Jeden z collaborators, Anastasis Stamatis z Řecka, napsal ‘Data jsou tam. Neúplná, nestrukturovaná někdy, ale jsou tam, čekají na to, aby byly nalezeny. Vše, co potřebujeme, aby jsme měli dopad, jsou správní lidé na správném místě.’

Jedna z předchozích výzev byla rozhodnout, kde nainstalovat obnovitelné energetické systémy v Nigérii, což by pomohlo více než 100 milionům lidí bez přístupu k stabilní energii. Jaký typ dat jste se dívali a jaké byly některé z vašich zjištění?

Snažili jsme se identifikovat oblasti v Nigérii, které jsou nejzranitelnější a potřebují okamžitou solární energii. Za tímto účelem jsme rozdělili Nigérii do clusterů (na základě sčítání lidu) a identifikovali oblasti, které jsou tmavé v noci, více než 15 km daleko od národní sítě, jsou hustě (nebo rozumně) osídleny a mají dobrou sluneční energii. Vyvinuli jsme online model, který lze nalézt zde.

Díky práci, kterou jsme vykonali, napsal Ademola Eric Adewumi, zakladatel organizace, která byla součástí výzvy v Nigérii, ‘Omdena’s AI Community Changed Our Lives.’

Můžete si přečíst více podrobností a všechny články o naší práci zde.

Indie má jeden z nejhorších záznamů, pokud jde o sexuální obtěžování žen. Omdena byl partnerem při hledání bezpečných tras pro ženy v hlavních indických městech. Můžete mluvit o typech dat a strojovém učení, které bylo použito k vygenerování těchto bezpečných tras?

Spolupracovali jsme s organizací Safecity India, která má mobilní aplikaci, kterou muži a ženy již používají k hlášení sexuálního obtěžování. Do teď mají více než 15 000 hlášených incidentů sexuálního obtěžování – data obsahují umístění, čas, typ incidentu a volný text pro sdílení zkušeností. Použili jsme data k vygenerování mapy incidentů a poté použili algoritmus pro plánování tras k dosažení nejbližší bezpečné oblasti (nemocnice, policejní stanice nebo metro).

Podle týmu Safecity; ‘Omdena’s community achieved in two months what we tried for two years’.

Můžete si přečíst více podrobností a všechny články o naší práci zde.

Nejnovější výzvou Omdena je detekce lesních požárů v Amazonii pomocí AI. Jednalo se o 8-týdenní projekt strojového učení, který spojil tým 47 datových vědců z 22 zemí. Jaké byly některé z hlavních úspěchů, kterých váš tým dosáhl?

Pracovali jsme s brazilskou společností Sintecsys, která bojuje proti lesním požárům. V tomto případě měli přístup k velkému množství dat. Byli jsme schopni vyvinout modely (95% přesné na validační sadě), které mohly detekovat kouř. Když byl požádán o jeho zkušenost s prací s Omdena, Osmar, Head of Innovation brazilské společnosti Sintecsys, řekl, ‘Outstanding in many ways. Omdena is, from now on, the official AI partner of Sintecsy’.

Můžete si přečíst více podrobností a všechny články o naší práci zde.

Jaké jsou kvalifikace, které by někdo měl mít, než se přiblíží k vaší organizaci, aby pomohl?

Hlavní kvalifikací, kterou hledáme u lidí, je snaha udělat tento svět lepším. Můžou patřit k organizaci nebo mohou být jednotlivci.

Pro někoho, kdo nechce vstoupit do Omdena, ale chce zahájit podobný projekt ve své místní komunitě, máte nějaké doporučení?

Mé jediné doporučení je prostě začít. Setkal jsem se s mnoha lidmi, kteří chtějí začít nebo chtějí něco udělat, ale nikdy to nedělají. Takže, pokud někdo chce to udělat, tak to udělejte 🙂 Také můžete kontaktovat mě, pokud potřebujete nějakou pomoc nebo vedení.

V roce 2018 jste publikovali knihu nazvanou “Creating Value with Artificial Intelligence: Lessons Learned from 10 yrs of Building AI Products and Overcoming Data, Adoption, and Engineering Challenges”. Můžete nám říci více o této knize a o čem mluvíte v ní?

Napsal jsem tuto knihu, aby ukázal sílu AI a jak může řešit sociální problémy. Tato kniha mostí mezeru mezi světem běžných lidí a technickým světem AI. Je pro každého, kdo chce hlubší pohled do praktických aspektů a prozkoumat hodnotu AI a vyvíjet inteligentní produkty pro reálné použití. Mluvím o:

– Kde lze AI nebo inteligentní stroje přidat hodnotu?

– Jaké reálné problémy lze řešit a jaké problémy jsou obtížnější řešit pomocí stávajících algoritmů AI,

– Stručné vysvětlení nejvhodnějších algoritmů a pro které použití jsou nejvhodnější,

– Jak inženýrsky a architektonicky navrhnout AI systémy,

– Jak překonat některé z hlavních výzev spojených se shromažďováním dat, vývojem produktu a přijetím produktu uživateli.

Výše uvedené kroky jsou vysvětleny prostřednictvím případových studií z bankovnictví, pojišťovnictví, energetiky, prodeje, zdravotnictví a dalších sektorů. Téměř všechny znalosti a případové studie sdílené v této knize jsou založeny primárně na mých osobních zkušenostech.

Jsem také rád, že kniha získala mnoho skvělých recenzí (19/20 recenzentů jí dalo 5 hvězd na Amazonu), některé z nich, které mi připadají zajímavé:

“Tato kniha může transformovat váš pohled na to, jak můžete dokonce představit stavbu nebo vytvoření inteligentnějších věcí.”

“Tato kniha je kniha roku z mé strany. Děkuji”

“Velká kniha, o tématu, které není snadno pochopeno většinou lidí, ve velmi lehké formě, přístupné všem.”

Jaké jsou vaše závěrečné slovo?

Jsem super nadšen z budoucnosti a těším se, kam Omdena povede.

Autorská poznámka: Byl jsem rád, že jsem mohl profilovat Rudradeba Mitru a práci za Omdena, důležitý projekt, který mění svět mnoha pozitivními způsoby. Chcete-li se dozvědět více, navštivte Omdena.

Také se podívejte na “Creating Value with Artificial Intelligence: Lessons Learned from 10 yrs of Building AI Products and Overcoming Data, Adoption, and Engineering Challenges” pro jinou knihu o AI.