Edward Cui, Gründer & CEO von Graviti – Interview-Serie

Edward Cui ist der Gründer und CEO von Graviti, einem Unternehmen, das die nächste Generation von Datenplattformen aufbaut, die grundlegend ändern, wie Entwickler mit unstrukturierten Daten interagieren. Mit Graviti können KI-Entwickler Daten schneller und einfacher erwerben, speichern und verarbeiten – die Grundlage, die benötigt wird, um künstliche Intelligenz zu nutzen, um alle Branchen zu stärken.

Sie haben Ihr Studium als Maschinenbauingenieur begonnen, was hat Sie dazu gebracht, zu Informatik und künstlicher Intelligenz zu wechseln?

Ich habe tatsächlich Maschinenbau an der University of Pennsylvania studiert. Ich besuchte einen Kurs über maschinelles Lernen, der mich umhaute, und ich wusste, dass es die Zukunft war und was ich für meine Karriere tun wollte. Nach diesem Kurs wechselte ich zu Informatik.

Nach meinem Abschluss forschte ich an der University of Pennsylvania über verstärkendes Lernen. 2015 wechselte mein ehemaliger Chef, Jeff Snyder, zu Uber und lud mich ein, zu Uber ATG zu kommen. Das war der Beginn meiner Karriere in der Branche der selbstfahrenden Autos.

Können Sie die Entstehungsgeschichte hinter Graviti teilen?

Die Arbeit bei Uber war sehr kompliziert am Anfang, weil die Leute keine großen maschinellen Lernmodelle verwendeten und wir über keine Rechenleistung und keine Datenmanagementplattform verfügten, um Modelle zu trainieren. Die Daten, die wir für selbstfahrende Autos sammelten, waren alle unstrukturiert. Zum Beispiel waren es Bilder, Videos, LIDAR-Punkte. All diese Arten von Daten von Realweltsensoren und wir sammelten täglich riesige Mengen an unstrukturierten Daten. Wir erstellten eine Statistik, die uns sagte, dass die Menge an Daten, die wir in einer Woche in der Abteilung für selbstfahrende Autos sammelten, der Menge an Daten entsprach, die wir in der gesamten Restaurantbranche weltweit in einem Jahr sammelten. Riesige Mengen an unstrukturierten Daten kumulierten jeden Tag und das schuf große Probleme bei der Speicherung, Verwaltung und Nutzung dieser Daten, um Werte für verschiedene Organisationen zu generieren.

Nach drei Jahren bei Uber sah ich die Gelegenheit, die Art und Weise zu verbessern, wie große Mengen an unstrukturierten Daten verwaltet werden können. Also gründete ich 2019 Graviti, um Innovationen in der KI durch den Aufbau einer Plattform für das Management unstrukturierter Daten zu beschleunigen.

Können Sie erklären, wie Graviti eine Plattform ist, um Daten zu verwalten und zu strukturieren?

Graviti zielt darauf ab, die erste Datenplattform zu starten, die es Organisationen ermöglicht, mit großen Mengen an unstrukturierten Daten zu arbeiten, um innovative KI-Anwendungen zu ermöglichen. Diese Plattform eliminiert die Schwierigkeiten und hilft Entwicklern, große Mengen an unstrukturierten Daten mit dem Team zu verwalten.

Während die meisten verfügbaren Informationen in der KI-Entwicklung von schlechter Qualität und unstrukturiert sind, verbringen Entwicklerteams normalerweise über 50% ihrer Zeit – nicht mit dem Aufbau von Modellen – sondern mit der Identifizierung, Ergänzung oder Reinigung unstrukturierter Daten, und das ist erst der Anfang ihrer Arbeit. Graviti bietet eine expertenmäßige Datenverwaltung, um Entwickler zu befreien und ihnen mehr Zeit zu geben, um unstrukturierte Daten zu analysieren und KI-Modelle zu trainieren.

Wir unterstützen Entwickler in drei Dimensionen: Datenentdeckung, Dateniteration und Workflow-Automatisierung.

Datenentdeckung:

Graviti bietet eine Daten-Hosting-Funktion, die es einfacher macht, Rohdaten, Annotationen und Metadaten zu organisieren, indem sie das Dataset und die Annotationen-Formate vereinheitlicht. Wenn KI-Entwickler auf verschiedene Datensätze über Graviti zugreifen, müssen sie die Datenformate nicht umwandeln, was die Verwaltung, Abfrage, Zugriff und andere Operationen, die mit der Annotation verbunden sind, vereinfacht. Graviti hilft, die Möglichkeit von nicht übereinstimmenden Rohdaten oder verlorenen Annotationen zu verringern. Darüber hinaus kann die Graviti-Plattform Entwicklern helfen, die Qualität von Datensätzen mit einer Datenvisualisierungsfunktion zu bewerten, was Entwicklern mindestens acht Stunden pro Woche spart.

Dateniteration:

Wenn Entwickler ihre KI-Modelle trainieren, müssen sie mit Datensätzen in verschiedenen Versionen testen, um Ergebnisse zu sehen und Annotationen zu markieren. Die Herausforderung besteht darin, verschiedene Bearbeitungen und Versionen mit Teammitgliedern zu verfolgen, die am gleichen Projekt arbeiten. Graviti bietet eine Lösung, indem es die Zuweisung unterschiedlicher Zugriffsrechte an Mitarbeiter ermöglicht, um ihre Annotationen hochzuladen und den Fortschritt des Projekts zu verfolgen und gleichzeitig zu arbeiten.

Workflow-Automatisierung:

Mit einer Funktion namens “Action” können Ingenieure Workflows automatisieren und repetitive, zeitaufwändige und manuelle Aufgaben reduzieren. Es befreit Entwickler von der Notwendigkeit, große manuelle Skripte zu schreiben, um diese Workflows zu erreichen, und gibt ihnen Zeit, um die Arbeit zu erledigen, die sie tun müssen.

Warum ist unstrukturierte Daten die Zukunft der KI?

Über 80% der Unternehmensdaten sind jetzt unstrukturiert, einschließlich Bilder, Aufnahmen, Videos, Social-Media-Beiträgen usw. KI ist der Schlüssel, um Werte aus unstrukturierten Daten zu liefern. Unternehmen beginnen, unstrukturierte Daten zu nutzen, um tiefergehende Forschung und weitere Analysen zu unterstützen.

Graviti hat kürzlich OpenBytes gestartet, ein non-profit-Projekt für offene Daten, das unter der Linux Foundation gehostet wird. Können Sie erklären, was OpenBytes ist?

Die Mission von OpenBytes ist es, die breitere Teilung von Daten in der KI-Gemeinschaft durch die Schaffung von Datenstandards, -formaten und -prozessen zu erleichtern, die die Beiträge von Daten ermöglichen. Der Umfang von OpenBytes umfasst die Kuratierung offener Datensätze, offener DatenSpezifikationen und die Zusammenarbeit unter offenen Lizenzen, die die Mission unterstützen, einschließlich Dokumentation, Testen, Integration und der Erstellung anderer Artefakte, die die Entwicklung, Bereitstellung, den Betrieb oder die Übernahme des Open-Source-Projekts unterstützen.

OpenBytes kann die Haftungsrisiken von Datenbeiträgern verringern. Datensatzinhaber sind zögerlich, ihre Datensätze öffentlich zu teilen, da sie über keine Kenntnisse von Datenlizenzen verfügen. Sobald Datensatzbeiträger zu OpenBytes beitreten, werden ihre Daten geschützt, und mehr offene Daten werden zugänglich.

Wir generieren auch ein Standard-Datenformat, wenn wir Daten veröffentlichen, teilen und austauschen. Ein einheitliches Format hilft Datenbeiträgern, Datensätze zu verstehen und relevante Daten zu finden, die sie benötigen, was zu höherwertigen offenen Datensatzbeiträgen führt.

Was sind einige der Vorteile von Open-Source-Datensätzen?

Sie nutzen Forschern, da Wissenschaftler mehr kostenlose Ressourcen haben, um Modelle zu trainieren und Forschung zu betreiben.

Sie nutzen Unternehmen, die Datensätze verwenden, um KI-Fähigkeiten aufzubauen und den Übergang von traditionellen Unternehmen zu KI-Unternehmen zu beschleunigen.

Wie authentifiziert Graviti die Qualität der Datensätze?

Even populäre Datensätze wie COCO und KITTI sind nicht perfekt für Entwickler. Fehler treten immer auf, wenn Entwickler Modelle trainieren und niemand hat eine gute Möglichkeit gefunden, die Qualität von Datensätzen zu verbessern. Graviti glaubt, dass ein Datensatzbewertungsmodell etabliert wird oder eine andere technische Revolution dem Gemeinschaft helfen wird, das Problem zu lösen, und es ist auch Teil von Gravitis Mission, dies in der Zukunft zu erreichen.

Was ist Ihre Vision für die Zukunft, wie Entwickler auf Daten zugreifen?

Für eine kleine Menge an Daten sollten Entwickler auf diese Daten leicht zugreifen können. Für größere Mengen an Daten, wie vielfältigere Datensätze für das Trainieren von Modellen, würde die Technologie des verteilten Lernens helfen, auf kooperative Weise zu arbeiten, indem sie die Fähigkeit, maschinelles Lernen zu betreiben, von der Speicherung der Daten in einem zentralen Server trennt.

Gibt es noch etwas, das Sie über Graviti teilen möchten?

Graviti entwickelt sich weiter. Wir hören auf die Rückmeldungen von unseren Kunden, einschließlich Start-ups, Unternehmen, einzelnen Entwicklern und Forschern. Wir begrüßen auch jede Art von Zusammenarbeit oder Partnerschaftsmöglichkeit von jedem.

Wir sehen große Chancen in der KI-Entwicklung durch offene Daten in der sehr nahen Zukunft. Wir bauen eine Gemeinschaft für das Teilen und Beisteuern offener Daten. Dies wird nicht nur Forschern helfen, die Grenzen der Wissenschaft weiter zu treiben, sondern auch Unternehmen, ihre Modelle zu verfeinern und Technologie in einer gegenseitig vorteilhaften Umgebung zu entwickeln.

Vielen Dank für das großartige Interview, Leser, die mehr erfahren möchten, sollten Graviti besuchen Graviti.