Hyun Kim, CEO und Mitgründer von Superb AI – Interview-Serie

Hyun Kim ist der CEO und Mitgründer von Superb AI, einem Unternehmen, das eine neue Generation von Machine-Learning-Datenplattformen für AI-Teams bereitstellt, damit sie bessere KI in weniger Zeit aufbauen können. Die Superb AI Suite ist eine Enterprise-SaaS-Plattform, die entwickelt wurde, um ML-Ingenieuren, Produktteams, Forschern und Datenannotatoren dabei zu helfen, effiziente Trainingsdaten-Workflows zu erstellen.

Was hat Sie ursprünglich zum Bereich KI, Data Science und Robotics gezogen?

Als Student im Bereich Biomedizinische Ingenieurwissenschaften an der Duke University war ich leidenschaftlich an Genetik interessiert und wie wir unsere DNA manipulieren können, um Krankheiten zu heilen oder genetisch veränderte Organismen zu schaffen. Ich erinnere mich an ein bestimmtes Experiment im Labor, das sechs Monate lang fehlschlug. Der frustrierendste Teil war, dass es viel repetitive manuelle Arbeit gab, und im Nachhinein war das wahrscheinlich die Ursache für viele mögliche Fehler.

Diese Frustration führte dazu, dass ich mich für alles interessierte, was mit Automatisierung zu tun hat. Ich bewegte mich durch verschiedene Labore an der Duke University, bis ich schließlich einem Labor beitrat, das erforschte, wie Machine Learning dabei helfen kann, die Parkinson-Krankheit mithilfe von Hirn-MRT-Scans zu diagnostizieren. Hier bekam ich einen echten Einblick in das potenzielle der Deep-Learning-Netzwerke. Ich beschloss, ein PhD-Programm in Informatik an der Duke University zu absolvieren und arbeitete intensiv im Intelligenten Robotik-Labor, um Roboter zu lehren, Dinge zu lernen.

Im Jahr 2016 waren Sie am Amazon (AMZN ) Robotics Challenge beteiligt. Was haben Sie gearbeitet und wie haben Sie diese Erfahrung genossen?

Bei den Amazon Robotics Challenges verdienen Teams Punkte, indem sie Roboter autonom dazu bringen, Gegenstände in einer bestimmten Zeit aufzunehmen und zu lagern. Roboter in Fabriken und Montagestraßen können so konzipiert werden, dass sie auf bestimmte Objekte abgestimmt sind, die der Roboter aufnimmt und ablegt, aber die ARC-Herausforderungen unsere Roboter, in sehr dynamischen Situationen zu operieren. Ich war der Leiter von “Team Duke” und dessen Motion-Planning-Funktion. Ich entwarf und implementierte Methoden für die Bewegungsplanung von Robotern für Greif- und Ablegeaufgaben in einem realistischen Lagerumfeld. Es war eine aufregende Lernerfahrung, da wir eine Vielzahl von komplexen Systemen zusammenbauen mussten, von computervisionbasierten Robotik-Perceptionssystemen bis hin zu Bewegungsplanungsalgorithmen und benutzerdefinierten mechanischen Endgeräten.

Sie haben dann fast zwei Jahre als Machine-Learning-Forschungsingenieur bei SK T-Brain gearbeitet. Was war dieses Projekt?

Etwa ein Jahr nach Beginn meines PhD-Programms, im März 2016, besiegte Google’s AlphaGo den Menschen-Champion, Lee Sedol, im Go. Es war eine bahnbrechende Nachricht, insbesondere in Korea, wo Go viel beliebter ist als anderswo.

Nach diesem Ereignis begannen die Regierung und alle großen Unternehmen sofort, massiv in KI-Forschung zu investieren. Eines dieser Unternehmen war SKT, oder SK Telecom (SKM ), ein großer koreanischer Konglomerat. Ich wurde als Machine-Learning-Forschungsingenieur in ihrem brandneuen KI-Forschungslabor, SKT Brain, angeboten. Ich nahm eine Auszeit von meinem PhD-Programm und ging zurück nach Korea, um etwa zwei Jahre zu arbeiten.

Das Ziel meines Teams war es, Forschung auf verschiedenen KI-Themen durchzuführen, die möglicherweise als Produkt oder Geschäftschance für das Unternehmen dienen könnten. In diesen zwei Jahren habe ich mich mit Themen wie selbstfahrenden Autos, Game-AI (insbesondere StarCraft-AI) und Generative Adversarial Networks oder GANs beschäftigt.

Nach zwei Jahren beschloss ich, anstelle meines PhD-Programms abzuschließen, mein eigenes Unternehmen, Superb AI, zu gründen.

Was war die Inspiration hinter der Gründung von Superb AI?

Während meiner Forschung im Bereich Robotik an der Universität und auch während meiner Arbeit in einem Unternehmensforschungslabor wurde mir klar, dass ich den größten Teil meiner Zeit mit Datenkuratierung verbrachte.

An der Universität verbrachte ich den größten Teil meiner Zeit damit, simulierte Umgebungen für Robotik-Simulationsdaten zu erstellen. In meinem vorherigen Unternehmen verbrachte ich Zeit damit, Datensätze für selbstfahrende Autos und Game-AI zu sammeln und zu beschriften.

Und, leider, war das nicht nur bei mir der Fall. Es war dasselbe für meine Kollegen, und ein sehr häufiges Problem für jeden Forscher und Ingenieur in der KI-Industrie.

Ich wollte das ändern. Wie Sie sehen können, bin ich ein großer Fan von Machine Learning und KI, und ich denke, dass sie unser Leben wirklich revolutionieren können. Ich möchte, dass technische Durchbrüche schneller geschehen, und ich möchte sie in unserem Alltag angewendet sehen.

Wie würden Sie die Dienstleistungen beschreiben, die Superb AI anbietet?

Superb AI bietet eine Machine-Learning-Datenplattform namens Superb AI Suite. Die Suite hilft Unternehmen, Trainingsdaten effizient zu erstellen, zu beschriften und zu verwalten, und beschleunigt ihren ML-Ops-Zyklus.

Es ist bekannt, dass die meisten KI-Teams mehr als 50% ihrer Zeit mit der Verwaltung von Trainingsdaten verbringen. Wir helfen Ingenieuren, Trainingsdaten leicht zu filtern, zu suchen und zu manipulieren, und integrieren sie in ihren ML-Ops-Stack, wie z.B. DatenSpeicher oder Deep-Learning-Frameworks über eine leistungsstarke SDK und APIs.

Produktleiter verbringen auch viel Zeit mit Trainingsdaten. Wir machen ihr Leben einfacher durch nahtlose Fehlerverfolgung, Datenanalyse und viele Kollaborations- und Produktivitätsfunktionen.

Zusätzlich kann unsere Auto-Beschriftungsfunktion, die viele fortschrittliche ML-Techniken wie Transfer Learning und Active Learning nutzt, den automatischen Beschriftungs- und Qualitätskontrollprozess unterstützen.

Was war das schwierigste bei der Erstellung einer KI-Datenplattform?

Die Erstellung einer KI-Datenplattform stellt eine interessante ingenieurtechnische Herausforderung dar, nicht nur weil KI eine enorme Menge an unstrukturierten Daten wie Bildern und Videos erfordert, sondern auch, weil die Daten ständig von zahlreichen Benutzern auf der ganzen Welt gelesen und aktualisiert werden müssen.

Welche Unternehmen nutzen die Superb AI-Plattform?

Wir haben Kunden unterschiedlicher Größen in vielen Branchen. Große Unternehmen der Unterhaltungselektronik wie Samsung und LG nutzen unsere Plattform, um Daten zu verwalten und ihre KI-Entwicklungsprozesse zu beschleunigen. Viele Unternehmen und Start-ups in der autonomen Fahrzeugindustrie sowie Unternehmen, die unbemannte Systeme in Anwendungen von physischer Sicherheit bis hin zu Bauwesen nutzen, verwenden unsere Plattform.

Zusätzlich nutzen AR/VR- und Gaming-Unternehmen unsere Trainingsdatenplattform, um Datensätze zu erstellen und zu verwalten, die KI-Modelle lehren können.

Im medizinischen Sektor nutzen Forschungslabore an international renommierten Universitäten unsere Plattform, um Trainingsdaten zu verwalten und Computer-Vision-Modelle effizienter zu trainieren, um Tumoren in MRT- und CT-Scans zu erkennen.

Superb AI war Teil der Winterklasse 2019 von Y Combinator. Können Sie diese Erfahrung beschreiben und was sind einige der wichtigsten Erkenntnisse, die Sie daraus gezogen haben?

Unsere beiden wichtigsten Erkenntnisse waren, dass wir lernen mussten, uns auf die Benutzer zu konzentrieren, und schnell zu iterieren. YCs Motto ist “Etwas schaffen, das die Menschen wollen”. Oftmals konzentrieren sich Start-ups, insbesondere Tech-Start-ups, auf die technischen Innovationen und vernachlässigen, was die Benutzer wirklich benötigen. Während des dreimonatigen Prozesses lernten wir, extrem benutzerorientiert zu sein – wir sprachen mit so vielen Benutzern wie möglich und versuchten wirklich zu verstehen, was sie benötigen – und iterierten gleichzeitig über Produktupdates und Messaging, um den Benutzerbedürfnissen gerecht zu werden. Da es unmöglich ist, ein Produkt oder ein Produkt-Markt-Fit auf den ersten Versuch hin zu erreichen, ist es von entscheidender Bedeutung, ständig mit den Benutzern zu sprechen und das zu liefern, was sie benötigen. Es ist sehr offensichtlich, wenn man darüber nachdenkt, aber sehr schwer, sich in der Praxis darauf zu konzentrieren.

Gibt es noch etwas, das Sie über Superb AI teilen möchten?

Wir haben gerade unser kostenloses Produktangebot aufgestockt, das den Benutzern mehr Rohdatenspeicher und mehr Beschriftungs-, Datenmanagement- und Entwicklerfunktionen bietet. Wir sind auf einer echten Mission, KI zu demokratisieren, und möchten, dass die Menschen wissen, dass es Unternehmen wie uns gibt, die sich dafür einsetzen, so viel wie möglich zu tun, um die Adoption und Integration von KI in unserem Alltag voranzutreiben.

Vielen Dank für die Interviews. Leser, die mehr erfahren möchten, sollten Superb AI besuchen.