Bruno Zamborlin, HyperSurfacesin CEO ja Chief Scientist – Haastattelusarja

Bruno Zamborlin, PhD on italialainen AI-tutkija ja yrittäjä, joka asuu Lontoossa, Iso-Britanniassa.

Goldsmiths-yliopiston vieraileva tutkija Bruno kehitti konseptin, jossa fyysiset esineet muutetaan kosketusherkillä, interaktiivisilla pinnoilla käyttäen värähtelyantureita ja tekoälyä.

Hän on Mogees Limitedin perustaja, Lontoossa ja Los Angelesissa toimiva startup, jonka tuotteet mahdollistavat käyttäjille muuttaa arkipäivän esineitä musiikillisiksi soittimiksi ja peleiksi värähtelyanturin ja matkapuhelimen avulla (yli 100 000 yksikköä myyty maailmanlaajuisesti).

Hän perusti äskettäin HyperSurfacesin, teknologia-alustan, joka muuttaa esineitä minkä tahansa materiaalista, muodosta ja koosta datakykyisiksi, interaktiivisiksi pinnoiksi käyttäen värähtelyanturia ja kolikkoa kokoista piirisarjaa.

Millainen on ollut matkasi yrittäjänä, ja miten keksit ensimmäisen startup-yrityksesi Mogeesin konseptin?

Olen aina ollut intohimoinen luomaan teknologioita, jotka ovat paikka- ja ympäristökohtaisia, jotka voivat hyödyntää ja muuttaa ympäröivää maailmaa, sen sijaan, että luotaisiin jotain alusta alkaen. Usein teen tämän “Interaktiivisen koneoppimisen” avulla, joka on tekoälyn ala, joka mahdollistaa loppukäyttäjälle ohjelmoida algoritmit itse mielensä mukaan, sen sijaan, että käytettäisiin tekoälyä mustana laatikkoa, jossa on kovakoodatut säännöt. Tämä on ollut yhteinen pohja suuressa osassa työstäni.

Mogees pyrkii demokratisoimaan tämän prosessin äänenluomiseen. Se mahdollistaa kenelle tahansa muuttaa akustisia ominaisuuksia fyysisistä esineistä, jotka ovat meidän ympärillämme, musiikiksi. Se koostuu pienestä värähtelyanturista, jonka asetat esineeseen, jonka haluat soittaa, ja matkapuhelinsovelluksesta, joka muuttaa värähtelyt musiikiksi. Sovellus mahdollistaa käyttäjille muuttaa akustisia parametreja fyysisestä esineestä, jonka soitat, sekä tunnistaa tiettyjä elekiitä. Kuka tahansa, ammattimuusikoista alakouluikäisiin, voi ohjelmoida maailman ympärillään niin, että se kuulostaa heidän mielensä mukaan.

Voitko kertoa HyperSurfacesin syntytarinan?

Teknologia on muuttanut monia elämän osa-alueita, joista olemme tietoisia, tapaamme toisiamme, teemme ostoksia, ajamme, opiskelemme jne.

Fyysinen maailma meidän ympärillämme ei kuitenkaan kehittynyt samassa tahdissa. Ajattele keittiöpöytää, koululuokkaa, puistoa; ne ovat edelleen suhteellisen samanlaisia kuin 30 vuotta sitten.

HyperSurfaces on teknologia, joka voi muuttaa minkä tahansa pinnan, minkä tahansa materiaalista, muodosta ja koosta, datakykyiseksi HyperPinnaksi, joka ymmärtää mitä tahansa tapahtumaa, joka tapahtuu sen pinnalla, ja reagoi siihen asianmukaisesti, oikeaan aikaan. Se tekee tämän käyttäen pientä värähtelyanturia ja piirisarjaa, jossa tekoälyalgoritmi suoritetaan paikallisesti. Ajattele pinnoita, jotka tietävät, kun ne kosketetaan, liukastellaan, siirretään, lyödään, kun neste tiputetaan niihin, jne, ja reagoivat näihin tapahtumiin asianmukaisesti.

Ja vielä enemmän, pilvi-alustalla käyttäjät voivat ohjelmoida näitä pinnoita itse alle tunnissa, ilman, että heidän tarvitsee kirjoittaa yhtään koodiriviä. HyperSurfaces on jollain tavoin luonnollinen laajennus Mogeesille. On joitakin yhtäläisyyksiä, nimittäin Interaktiivinen Koneoppiminen ja värähtelyt, vaikka ne ovatkin viety seuraavalle tasolle.

Miksi on niin tärkeää muuttaa eri pinnoja vastaamaan ihmisen elekiin?

Jos ajattelet, miten kehomme on suunniteltu, on todella epäluonnollista viettää koko päivää ruutujen ja näppäimistöjen ääressä, kommunikoimalla teknologian kanssa vain sormien avulla. Ajattele lattiaa, joka tietää, kun joku putoaa, ja saa ääniohjaimen kysymään, haluatko soittaa hätätilanteen, tai ikkunaa, joka tietää, kun joku murtuu, keittiötä, joka seuraa ruoanlaitto-toimintoja (astian asettamista, sekoittamista, veden kiehumista jne.) ja ohjaa laitteita sen mukaan, jne. Tai tulevaisuuden kaupunki, joka pystyy seuraamaan ajoneuvoja ja jalankulkijoita ilman, että tarvitsee käyttää invasiivisia kameria ja mikrofoneja. Nyt skaalaa tämä koko metsään, jossa aurinkoenergialla toimivat hyperpuut voivat viestiä, kun siellä on tulipalo, salametsästys jne. Taiteellisiin sovelluksiin, kuten puistossa oleviin puihin, jotka korostavat itseään eri tavoin sen mukaan, kuinka monta kertaa ihmiset ovat halanneet niitä päivän aikana. Esimerkit ovat loputtomia.

Voitko selittää tarkemmin koneoppimistechnologiaa, jota käytetään tulkitsemaan värähtelymalleja, kuten ihmisen elekiä, ja muuttaa niitä mihin tahansa digitaaliseen käskyyn?

Käytämme standardoitua, edullista laitteistoa: kolikkoa kokoista värähtelyanturia ja piirisarjaa, jonka luojat voivat asettaa pinnan alle tai sen päälle, jonka he haluavat muuttaa. Kun tapahtuma tapahtuu pinnalla, vastaava värähtely tallennetaan ja lähetetään piirisarjaan, jossa algoritmi tulkkaa sen. Jos se vastaa yhtä niistä tapahtumista, joille algoritmi on esikoulutettu, vastaava viesti generoidaan. Tällaisia viestejä voidaan käyttää joko paikallisesti, esimerkiksi kun ne on kytketty ajoneuvon keskusjärjestelmään, älyavustajaan, Raspberry Pieen jne., tai ne voidaan lähettää pilveen.

Suunnittelijat voivat käyttää pilvi-pohjaista alustaa määrittääksesi minkä tahansa määrän tapahtumia, joita he haluavat; alusta generoi automaattisesti firmwaren, joka ladataan piirisarjaan, eikä kukaan tarvitse kirjoittaa yhtään koodiriviä.

Mitkä ovat joitakin käyttötarkoituksia tälle teknologialle vähittäiskaupan alalla?

Huolimatta nykyisestä tilanteesta, on paljon huomiota tulevaisuuden vähittäiskaupan suhteen. Se tarvitsee olla jollain tavoin erilainen kuin verkkokauppa, kykenevä tarjoamaan todellisen kokemuksen.

Suunnittelijat ovat kokeilleet HyperSurfacesia luodakseen interaktiivisia tuotteita, jotka näyttävät digitaalista sisältöä sen mukaan, miten kävijät vuorovaikuttavat tietyn tuotteen kanssa, tarjoten sekä fyysisen että digitaalisen kokemuksen samanaikaisesti.

HyperSurfaces voidaan käyttää moniin sovelluksiin, mitkä sovellukset uskot, että ovat todennäköisesti tulossa suosituiksi?

Tilanteen ollessa nykyinen, on paljon huomiota älykkäiden kotien sovelluksiin. Jos ne ovat kameravapaita ja mikrofonia vapaita, ja data käsitellään paikallisesti, se on vielä parempi.

Mutta on paljon muita sovelluksia, joita näemme pian.

Mitkä ovat joitakin tietoja, jotka voidaan kerätä HyperSurfacesista?

Todella paljon. Voimme jakaa ne kolmeen laajaan kategoriaan: ihmisen vuorovaikutukset (kuten kosketa jotain), akustiset tapahtumat (kuten veden kiehumista) ja vikojen ehkäisy (kuten havaitseminen moottorin ääni ennen kuin se hajoaa). Jokaisessa näistä kategorioista HyperSurfaces pystyy kertomaan useita ominaisuuksia samanaikaisesti, värähtelytapauksen voimakkuudesta aina materiaaliin, jota käytetään aiheuttamaan vuorovaikutus, ja paljon muuta.

Miten tekoälymallit voivat käyttää tätä dataa havaitsemaan tiettyjä tapahtumia, kun ne tapahtuvat reaaliajassa?

Olemme kehittäneet oikean “värähtelytapahtumien maailman”, joka on tallennettu satoihin pinnoihin. Värähtelyt ovat erittäin rikas tietotyyppi, jota voidaan käyttää.

Kun käytät alustaa, käyttäjät voivat tallentaa erittäin pienen määrän havaintoja kullekin tapahtumalle, jonka he haluavat määritellä, koska tekoälymme pystyy purkamaan niistä niin paljon tietoa tämän “maailman” ansiosta, jonka olemme rakentaneet.

Lopuksi, voitko kertoa, miksi valitsit tietojenkäsittelytieteen opiskelun?

Olen ollut lumoutunut matematiikasta neljän vanhana. Minulle se on päätyökalu, jolla voidaan kuvailla maailmaa, josta olemme tietoisia, vapaana kielestä, joka sisältää omat harhansa. Kun ostin ensimmäisen tietokoneeni, opin, että tietojenkäsittelytieteessä oli mahdollista käyttää matematiikkaa muuttaa maailmaa eri tavoin. Näen antureita silminä, jotka havaitsevat, mitä maailmassa on, ja algoritmeja siveltimellä, joka poimii uuden asian siitä.

Kiitos haastattelusta, lukijat, jotka haluavat oppia enemmän, kannattaa vierailla HyperSurfacesissa.