Hyun Kim, PDG et co-fondateur, Superb AI – Série d’entretiens

Hyun Kim est le PDG et co-fondateur de Superb AI, une entreprise qui propose une plateforme de données d’apprentissage automatique de nouvelle génération aux équipes d’intelligence artificielle pour qu’elles puissent créer de meilleurs algorithmes d’intelligence artificielle en moins de temps. La suite Superb AI est une plateforme SaaS d’entreprise conçue pour aider les ingénieurs en apprentissage automatique, les équipes de produits, les chercheurs et les annotateurs de données à créer des flux de travail de données de formation efficaces.

Qu’est-ce qui vous a initialement attiré dans le domaine de l’intelligence artificielle, de la science des données et de la robotique ?

En tant qu’étudiant en ingénierie biomédicale à Duke, j’étais passionné par la génétique et la façon dont nous pouvons l’ingénierie de notre ADN pour guérir les maladies ou créer des organismes génétiquement modifiés. Je me souviens d’une expérience de laboratoire qui a échoué pendant six mois d’affilée. La partie la plus frustrante était qu’il y avait beaucoup de travail manuel répétitif, et en y repensant, c’était probablement à l’origine de nombreuses erreurs potentielles.

Cette frustration m’a conduit à m’intéresser à tout ce qui a trait à l’automatisation. J’ai essentiellement flotté entre plusieurs laboratoires à Duke jusqu’à ce que je rejoigne un laboratoire qui étudiait comment l’apprentissage automatique pouvait aider à diagnostiquer la maladie de Parkinson à l’aide de scans d’IRM cérébrale. Là, j’ai eu un véritable aperçu du potentiel révolutionnaire des réseaux d’apprentissage profond. J’ai fini par poursuivre un programme de doctorat en informatique à Duke et j’ai travaillé intensivement au laboratoire de robotique intelligente pour enseigner aux robots à apprendre.

En 2016, vous avez participé au défi de robotique d’Amazon. Sur quoi travailliez-vous et comment avez-vous apprécié cette expérience ?

Dans le défi de robotique d’Amazon (AMZN ), les équipes gagnent des points en faisant des robots qui peuvent prendre et ranger des articles de manière autonome dans un laps de temps donné. Les robots dans les usines et les lignes d’assemblage peuvent être conçus pour un objet spécifique que le robot prend et pose, mais le défi de robotique d’Amazon nous oblige à faire fonctionner nos robots dans des situations très dynamiques. J’étais le leader de « l’équipe Duke » et de sa fonction de planification de mouvement. J’ai conçu et mis en œuvre des méthodes de planification de mouvement de robot pour les tâches de manipulation de prise et de pose de robot dans un environnement de stockage réaliste. C’était une expérience d’apprentissage passionnante car nous devions assembler une multitude de systèmes complexes, des systèmes de perception de robot basés sur la vision par ordinateur aux algorithmes de planification de mouvement et aux mécanismes d’extrémité mécanique conçus sur mesure.

Vous avez ensuite travaillé pendant près de 2 ans en tant qu’ingénieur de recherche en apprentissage automatique chez SK T-Brain, quel était ce projet ?

Environ un an après le début de mon doctorat, en mars 2016, AlphaGo de Google a battu le champion humain, Lee Sedol, au jeu de Go. C’était une nouvelle révolutionnaire, en particulier en Corée, où le jeu de Go est beaucoup plus populaire qu’ailleurs.

Après cet événement, le gouvernement et toutes les grandes entreprises ont immédiatement commencé à investir énormément dans la recherche en intelligence artificielle. L’une de ces entreprises s’appelait SKT, ou SK Telecom (SKM ), un grand conglomérat coréen. J’ai été offert un poste d’ingénieur de recherche en apprentissage automatique dans leur nouveau laboratoire de recherche en intelligence artificielle, appelé SKT Brain. J’ai pris un congé de mon doctorat et je suis retourné en Corée pour travailler pendant environ 2 ans.

L’objectif de mon équipe était de mener des recherches sur divers sujets d’intelligence artificielle qui pourraient potentiellement être développés en produit ou créer des opportunités commerciales pour l’entreprise. Pendant ces deux années, j’ai abordé des sujets tels que les voitures autonomes, l’intelligence artificielle de jeu (spécifiquement l’intelligence artificielle de StarCraft) et les réseaux antagonistes génératifs ou GAN.

Après deux ans, au lieu de retourner à l’école pour terminer mon programme de doctorat, j’ai quitté pour lancer mon entreprise, Superb AI.

Quelle a été l’inspiration derrière le lancement de Superb AI ?

Pendant que je faisais des recherches sur l’apprentissage de robot à l’école, et également pendant que je travaillais dans un laboratoire de recherche d’entreprise, il m’était très clair que la plupart de mon temps était consacré à la curation de données.

À l’école, je passais la plupart de mon temps à créer des environnements simulés pour les données de simulation de robotique. Dans mon entreprise précédente, je passais du temps à collecter et à étiqueter des ensembles de données pour l’intelligence artificielle de conduite autonome et l’intelligence artificielle de jeu.

Et, malheureusement, ce n’était pas seulement mon cas. C’était le même pour mes collègues, et un point de douleur très courant pour chaque chercheur et ingénieur dans l’industrie de l’apprentissage automatique.

Je voulais résoudre ce problème. Comme vous pouvez le deviner, je suis un grand fan de l’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle, et je pense qu’ils peuvent vraiment révolutionner notre vie. Je veux que les avancées technologiques se produisent plus rapidement, et je veux les voir appliquées à notre vie quotidienne.

Pour y parvenir, j’ai initialement recherché comment faire en sorte que les algorithmes d’apprentissage automatique apprennent avec moins d’entrées humaines. Cela m’a intéressé à des choses comme l’apprentissage non supervisé et l’apprentissage meta. Après avoir publié un article sur les GAN, j’ai réalisé ce que je voulais faire. Au lieu de publier des travaux de recherche, je voulais créer un produit ou un service réel qui puisse avoir un impact sur l’industrie et commencer à résoudre le problème de données dès maintenant.

Comment décririez-vous les services offerts par Superb AI ?

Superb AI propose une plateforme de données d’apprentissage automatique appelée la suite Superb AI. La suite aide les entreprises à créer, à étiqueter et à gérer les données de formation de manière efficace, et à accélérer leur cycle d’opérations d’apprentissage automatique.

Il est bien connu que la majorité des équipes d’apprentissage automatique passent plus de 50 % de leur temps à gérer les ensembles de données de formation. Nous aidons les ingénieurs à filtrer, à rechercher et à manipuler facilement les ensembles de données de formation, et à les intégrer à leur pile d’opérations d’apprentissage automatique, tels que le stockage de données ou les cadres d’apprentissage profond, grâce à un SDK et des API puissants.

Les leaders de produits passent également beaucoup de temps avec les données de formation. Nous rendons leur vie plus facile grâce à une traçabilité des problèmes sans effort, à des analyses de données et à de nombreuses fonctionnalités de collaboration et de productivité.

En outre, notre fonctionnalité d’étiquetage automatique, qui utilise de nombreuses techniques d’apprentissage automatique avancées telles que l’apprentissage de transfert et l’apprentissage actif, peut aider au processus d’étiquetage automatique et de contrôle de la qualité.

Quel a été l’aspect le plus difficile de la construction d’une plateforme de données d’apprentissage automatique ?

La construction d’une plateforme de données d’apprentissage automatique pose un défi d’ingénierie intéressant, non seulement parce que l’apprentissage automatique nécessite une quantité énorme de données non structurées, telles que des images et des vidéos, mais encore plus parce que les données doivent être constamment lues et mises à jour par de nombreux utilisateurs dans le monde entier.

Quelles sont certaines des entreprises qui utilisent la plateforme Superb AI ?

Nous avons des clients de tailles variées dans de nombreux domaines. De grandes entreprises de produits électroniques grand public, notamment Samsung et LG, utilisent notre plateforme pour gérer les données et accélérer leur processus de développement d’apprentissage automatique. De nombreuses entreprises et start-ups dans l’industrie des véhicules autonomes, ainsi que des entreprises qui utilisent des systèmes non pilotés dans des applications allant de la sécurité physique à la construction, utilisent notre plateforme.

En outre, les entreprises de réalité augmentée et virtuelle, ainsi que les entreprises de jeux, utilisent notre plateforme de données de formation pour créer et gérer des ensembles de données qui peuvent enseigner des modèles d’apprentissage automatique.

Dans le secteur médical, les laboratoires de recherche dans les universités internationales réputées utilisent notre plateforme pour gérer les données de formation et former plus efficacement les modèles de vision par ordinateur pour reconnaître les tumeurs dans les IRM et les tomodensitogrammes.

Superb AI était membre de la promotion hivernale 2019 de Y Combinator, pouvez-vous décrire cette expérience et quels sont certains des principaux enseignements que vous avez tirés ?

Nos deux principales conclusions étaient d’apprendre à se concentrer sur les utilisateurs et à itérer rapidement. La devise de YC est « créer quelque chose que les gens veulent ». Souvent, les startups, et en particulier les startups technologiques, se concentrent sur les innovations techniques et négligent ce dont les utilisateurs ont vraiment besoin. Tout au long du processus de trois mois, nous avons appris à être extrêmement axés sur l’utilisateur – en parlant à autant d’utilisateurs que possible et en essayant vraiment de comprendre ce dont ils ont vraiment besoin – tout en itérant sur les mises à jour de produit et les messages pour répondre aux besoins des utilisateurs. Puisqu’il est impossible de créer un produit ou de trouver un ajustement de produit-marché dès la première tentative, il est essentiel de parler constamment aux utilisateurs et de leur livrer ce dont ils ont besoin. C’est très évident lorsqu’on y pense, mais très difficile à mettre en pratique.

Y a-t-il autre chose que vous aimeriez partager sur Superb AI ?

Nous venons de renforcer notre offre de produit gratuite qui donne aux utilisateurs plus de stockage de ressources brutes et plus de fonctionnalités de gestion de données et d’outils de développement. Nous sommes sur une véritable mission pour démocratiser l’intelligence artificielle et nous voulons que les gens sachent qu’il existe des entreprises comme la nôtre qui sont investies pour fournir autant que possible pour favoriser l’adoption et l’intégration de l’intelligence artificielle dans notre vie quotidienne.

Merci pour les entretiens, les lecteurs qui souhaitent en savoir plus peuvent visiter Superb AI.