Bruno Zamborlin, Hypersurfacesi tegevjuht ja peateadur – intervjuusari

Bruno Zamborlin, PhD on Itaalia tehisintellekti teadlane ja ettevõtja, kes asub Ühendkuningriigis Londonis.

Goldsmithi ülikooli külalisteadur Bruno oli teerajajaks ideele muuta füüsilised objektid puutetundlikeks interaktiivseteks pindadeks, kasutades vibratsiooniandureid ja tehisintellekti.

Ta on Londonis-Los Angeleses asuva idufirma Mogees Limited asutaja, mille tooted võimaldavad kasutajatel muuta igapäevaseid esemeid vibratsioonianduri ja mobiiltelefoni abil muusikariistadeks ja mängudeks (üle 100,000 XNUMX ühiku müüdud üle maailma).

Hiljuti asutas ta HyperSurfaces, tehnoloogilise platvormi, mis muudab mis tahes materjalist, kuju ja kujuga objektid andmepõhiseks interaktiivseks pinnaks, kasutades selleks lihtsalt vibratsiooniandurit ja mündisuurust kiibikomplekti.

Teie teekond ettevõtjana arenes välja teie kirest muusika vastu. Kas saaksite jagada lugu sellest, kuidas jõudsite oma esimese idufirma Mogeesi ideeni?

Olen alati olnud kirglik idee luua tehnoloogiaid, mis on kohaspetsiifilised ja suudavad meid ümbritsevat keskkonda võimendada ja muuta, selle asemel et luua midagi nullist. Ma teen seda sageli kasutades interaktiivset masinõpet, mis on AI haru, mis keskendub sellele, et lõppkasutaja saaks programmeerida algoritme ise vastavalt oma soovile, selle asemel, et kasutada tehisintellekti kõvakodeeritud reeglitega musta kastina. See on olnud enamiku minu töö ühisosa.

Mogeesi eesmärk on seda heliloomeprotsessi demokratiseerida. See võimaldab tõhusalt muuta meid ümbritsevate füüsiliste objektide akustilisi omadusi, et muuta need muusikaliseks. See koosneb väikesest vibratsiooniandurist, mille asetate objektile, mida soovite esitada, ja nutitelefoni rakendusest, mis muudab vibratsiooni muusikaliseks heliks. Rakendus võimaldab kasutajatel muuta mängitava füüsilise objekti akustilisi parameetreid ja tuvastada konkreetseid žeste. Igaüks professionaalsetest esinejatest algkoolilasteni saab ümber programmeerida ümbritseva maailma, et see kõlaks nii, nagu soovib.

Kas saate arutada oma teise idufirma Hypersurfacesi tekkelugu?

Tehnoloogia muutis meie elu paljusid aspekte, alates sellest, kuidas me üksteisega suhtleme, kuni selleni, kuidas me ostleme, sõidame, õpime ja nii edasi.

Meid ümbritsev füüsiline maailm ei arenenud aga tegelikult samas tempos. Mõelge oma köögilauale, kooli klassiruumile, pargile; need on ikka enam-vähem samad, mis 30 aastat tagasi.

HyperSurfaces on tehnoloogia, mis suudab muuta mis tahes jäigast materjalist, kuju ja suurusega pinnad andmepõhiseks HyperSurface'iks, mis suudab mõista kõiki selle pinnaga juhtuvaid sündmusi ja reageerida sellele õigel ajal. Seda tänu pisikesele vibratsiooniandurile ja kiibistikule, kus AI-algoritm töötab kohapeal. Mõelge pindadele, mis on teadlikud, kui neid puudutatakse, pühitakse, liigutatakse, lüüakse, kui neile tilkutakse vedelikku jne, ja reageerige sellistele sündmustele vastavalt.

Ja veelgi enam, meie pilveplatvormiga saavad kasutajad selliseid pindu ise programmeerida vähem kui tunniga, ilma et peaksid kirjutama ühtki koodirida. HyperSurfaces on kuidagi Mogeesi loomulik laiendus. On mõningaid ühiseid jooni, nimelt interaktiivne masinõpe ja vibratsioon, kuigi need on viidud järgmisele tasemele.

Miks on nii oluline erinevate pindade suurendamine, et reageerida inimese žestidele?

Kui mõelda sellele, kuidas meie keha on kujundatud, siis on tõesti ebaloomulik veeta terve päev puuteekraani või klaviatuuri ees ja suhelda tehnoloogiatega, kasutades vaid sõrmi. Kujutage ette, kui tehnoloogiat saaks meie ümber kõikjale levitada, et lihtsustada meie suhtlemist reaalse maailmaga. Kujutage ette põrandat, mis teab, kui keegi kukub, ja häälassistent küsib, kas helistada hädaabi, või akent, mis teab, kas keegi tungib sisse, kööki, mis jälgib teie toiduvalmistamist (pottide asetamine, segamine, vee keetmine jne). ) ja juhib vastavalt seadmeid jne. Või tulevikulinn, mis suudab jälgida sõidukeid ja jalakäijaid ilma invasiivseid kaameraid ja mikrofone kasutamata. Nüüd skaleerige see tervele metsale, kus on päikeseenergial töötavad hüperpuud, mis on võimelised tulekahju või salaküttimise jms korral suhtlema. Palju kunstilisemate rakenduste jaoks, nagu puud pargis, mis tõstavad end erinevalt esile sõltuvalt sellest, kui palju inimesi neid kallistas. päeval. Näiteid on lõputult.

Kas saaksite täpsustada masinõppetehnoloogiat, mida kasutatakse vibratsioonimustrite (nt inimliigutuste) viivitamatuks tõlgendamiseks ja nende teisendamiseks mis tahes digitaalseks käsuks?

Kasutame tavalist odavat riistvara: mündisuurust vibratsiooniandurit ja kiibikomplekti, mille loojad saavad asetada pinnale või selle alla, mida nad soovivad suurendada. Kui sellisel pinnal juhtub sündmus, püütakse vastav vibratsioon kinni ja saadetakse kiibikomplekti, kus meie algoritm seda tõlgendab. Kui see vastab ühele sündmusele, millega algoritm on eelnevalt koolitatud, genereeritakse vastav teade. Selliseid sõnumeid saab kasutada kas lokaalselt, näiteks sõiduki kesksüsteemiga ühendamisel või nutiassistendiga või ad-hoc Raspberry Pie vms või saata pilve.

Disainerid saavad kasutada meie pilvepõhist platvormi soovitud arvu sündmuste määratlemiseks; platvorm genereerib automaatselt püsivara, mis seejärel laaditakse kiibikomplekti, ühtegi koodirida pole vaja kirjutada.

Millised on selle tehnoloogia kasutusvõimalused jaemüügipinnal?

Vaatamata hetkeolukorrale pööratakse praegu jaekaubanduse tulevikule palju tähelepanu. See peab olema e-kaubandusest kuidagi erinev ja suuteline pakkuma tõelist kogemust.

Disainerid on HyperSurfacesiga katsetanud, et luua interaktiivseid tooteid, mis kuvavad digitaalset sisu vastavalt sellele, kuidas külastajad teatud tootega suhtlevad, pakkudes samal ajal nii füüsilist kui ka digitaalset kogemust.

Hüperpindu saab kasutada erinevates rakendustes. Millised on need rakendused, millel on teie arvates suur tõenäosus populaarseks saada?

Arvestades praegust olukorda, on targa kodu rakendustes palju tähelepanu. Kui need on kaamera- ja mikrofonivabad ning andmeid töödeldakse kohapeal, siis veelgi parem.

Kuid on palju muid rakendusi, mida näeme varsti.

Mis tüüpi andmeid saab hüperpindadelt koguda?

Üsna palju. Võime need jagada kolme suurde kategooriasse: inimestevahelised suhtlused (näiteks millegi puudutamine), akustilised sündmused (nt vee keemine) ja rikete vältimine (nt mootori heli tuvastamine enne selle purunemist). Kõigi nende kategooriate puhul on HyperSurfaces võimeline näitama korraga mitut omadust, alates sündmuse intensiivsusest kuni interaktsiooni esilekutsumiseks kasutatud materjali tüübini ja palju muud.

Kuidas saavad AI-mudelid neid andmeid kasutada konkreetsete sündmuste tuvastamiseks reaalajas?

Töötasime välja tõelise vibratsioonisündmuste universumi, mis on salvestatud sadadele ja kõikvõimalikele pindadele. Vibratsioon on uskumatult rikkalik teabetüüp, millega töötada.

Meie platvormi kasutades saavad kasutajad salvestada uskumatult väikese hulga vaatlusi iga sündmuse kohta, mida nad soovivad määratleda, sest meie tehisintellekt suudab tänu sellele meie ehitatud universumile neilt nii palju teavet ammutada.

Lõpetuseks võiksite meile öelda, miks otsustasite arvutiteadust õppida?

Matemaatika on mind lummanud juba 4-aastaselt. Minu jaoks on see peamine tööriist maailma kirjeldamiseks, milles me elame, ilma keelega kaasnevatest eelarvamustest. Kui ostsin oma esimese arvuti, sain teada, et arvutiteaduse kaudu on võimalik matemaatika abil sellist maailma erineval viisil muuta. Ma näen andureid kui silmapaari, et jäädvustada, mis maailmas toimub, ja algoritme nagu pintslit, mis sellest midagi uut ammutab.

Täname teid suurepärase intervjuu eest, lugejad, kes soovivad rohkem teada saada, peaksid külastama HyperSurfacesi.