agallamhan
Maria Elena, Stiùiriche Fuasglaidhean aig Stradigi AI - Sreath Agallaimh
Bheir Maria Elena Carbajal còrr air 25 bliadhna de eòlas Artificial Intelligence, Teicneòlas Fiosrachaidh agus Tele-chonaltradh gu a cùrsa-beatha proifeasanta. Tha 18 bliadhna de eòlas aice ag obair aig companaidh telecom ann an Canada agus san t-Suain, a bharrachd air ann an raointean Aerospace, Cumhachd agus Teicneòlas Fiosrachaidh le diofar chompanaidhean. An-dràsta ag obair airson Stradigi AI, stiùiriche Artificial Intelligence ann an Canada.
Tha Maria Elena Carbajal air coileanadh ann an iomadh dreuchd gnìomh taobh a-staigh R&D, Innleadaireachd, Seirbheisean Proifeasanta Cruinneil, Cruth-atharrachadh Didseatach agus Teicneòlas Fiosrachaidh. Tha an taisbeanadh eadar-nàiseanta aice a’ toirt a-steach a bhith ag obair agus a’ stiùireadh sgiobaidhean ann an dùthchannan leithid Peru, Canada, na SA, Mexico, Brasil, an t-Suain, an Fhionnlainn, Nirribhidh, an Ruis, Eastoinia, agus Belarus.
Dè a tharraing thu gu AI an toiseach?
Tha mi riamh air a bhith dìoghrasach mu bhith ag obair anns an roinn teicneòlais. Mar neach fa leth, tha mi an-còmhnaidh air mo thasgadh ann a bhith a’ dèanamh an fheum as fheàrr de na tha timcheall orm: bho bhith a’ cur air dòigh mo theaghlach gu bhith a’ toirt èifeachdas dha na sgiobaidhean agam, mo luchd-dèiligidh agus gnìomhachasan san fharsaingeachd. Tha e aig cridhe mo bhith. Tha mi air a bhith fortanach eòlas fìor phractaigeach a bhith agam ann a bhith a’ cur an gnìomh prìomh theicneòlas anns an dà dheichead a dh’ fhalbh ann an diofar ghnìomhachasan, agus mar sin bidh sgilean a’ fàs gu math eadar-mheasgte agus so-ghluasadach.
A’ coimhead nas mionaidiche air AI, tha mi gu làidir den bheachd gun atharraich Artificial Intelligence agus Quantum coimpiutaireachd a h-uile gnìomhachas - gun eisgeachdan. Tha AI deatamach airson a bhith a’ sgaoileadh agus a’ brosnachadh optimization anns gach raon: gnìomhachas, proifeasanta agus pearsanta. Is e sin a tharraing a-steach mi agus a chùm mi an sàs agus mo bhrosnachadh, latha às deidh latha.
Bha thu air a bhith ag obair le Ericsson roimhe airson 18 bliadhna, dè thug ort co-dhùnadh a dhol còmhla ri Stradigi AI?
Bha ùidh agam na h-oidhirpean proifeasanta agam a chuimseachadh air AI air sgàth na bheir e buaidh agus atharrachadh air an dòigh sa bheil sinn beò agus ag obair. Bidh AI a’ fosgladh an dorais gu raon de dhuilgheadasan a tha thu airson fhuasgladh nuair a bhios tu ag obair le iomairtean mòra no beaga a bheir cothrom dhut eadar-dhealachadh a dhèanamh, an snàthad a ghluasad, agus teicneòlas a chleachdadh airson math. A bharrachd air an sin, bha eòlas gnìomh farsaing agam aig Ericsson, a tha, air an làimh eile, na bhuidheann mòr. A’ gluasad gu gnìomhachas tòiseachaidh mar Stradigi AI, bha mi airson mi fhìn a phutadh a-mach às an raon comhfhurtachd agam agus eòlas fhaighinn air cò ris a tha e coltach rium fhìn a bhith mar phàirt den eag-shiostam AI soirbheachail, mean-fhàs a tha a’ cruthachadh ann am Montreal. Tha rudeigin brosnachail is brosnachail mu bhith nad phàirt den choimhearsnachd seo.
Tha mi air a bhith aig Stradigi AI airson bliadhna a-nis, agus às deidh bliadhna de bhith ag obair le buidheann iongantach de phroifeiseantaich agus luchd-nuadhachaidh, tha e soilleir gu bheil na h-eòlasan agam aig Ericsson air a bhith cho luachmhor agus cho so-ghluasadach do bhuidheann sam bith, ge bith dè am meud. Bha an fheallsanachd agam an-còmhnaidh mu bhith a’ gluasad an t-snàthad teicneòlais aon neach-dèiligidh aig aon àm, agus tha mi air sin a thoirt gu Stradigi AI cuideachd.
Tha Stradigi AI a’ leigeil le cuideigin aig nach eil eòlas ionnsachaidh inneal modalan AI a thoirt gu buil, an urrainn dhut innse mar a tha seo air a choileanadh?
Tha mòran den chòmhradh ann an saoghal AI agus ML timcheall air “deamocratachadh.” A tha, airson a chuir gu fuasgailte, mu dheidhinn a bhith a’ toirt AI don mhòr-shluagh. Ach chan eil ruigsinneachd agus cleachdadh an aon rud. Leis an àrd-ùrlar ML fèin-sheirbheis againn, Kepler, is e ar prìomh amas dèanamh cinnteach gun urrainn do SMEn agus luchd-anailis a-staigh modalan a thoirt gu buil le dòighean adhartach ML, gun a bhith ag ionnsachadh obair saidheans dàta iom-fhillte, no a bhith a’ toirt a-steach na sgiobaidhean saidheans dàta aca.
Bho shealladh practaigeach agus teignigeach, tha seo air a choileanadh tro bhith ag fèin-ghluasad nam pròiseasan saidheans dàta ceum air cheum a bheir ùine agus eòlas mar as trice airson a chrìochnachadh. Mar eisimpleir, bidh Kepler a’ dèanamh fèin-ghluasad air a’ phròiseas innleadaireachd feart, oidhirp iom-fhillte, ioma-cheum. Bidh e cuideachd a’ cruthachadh loidhne-phìoban gu fèin-ghluasadach le bhith a’ taghadh na h-algorithms as fheàrr, a’ dol tro rèiteachadh fèin-ghluasadach agus optimization hyperparameter - uile gun làmhan.
Is e an t-amas a bhith aig an ìre seo de fèin-ghluasad sa phròiseas na h-eòlaichean agad a shaoradh bho bhith a’ caitheamh ùine air gnìomhan beaga is ùineail. Le bhith ag fèin-ghluasad nan ceumannan sin, bheir Kepler barrachd ùine don sgioba agad smaoineachadh air an ath innleachdas mòr, seach gnìomhan menial an latha. Do luchd-anailis agus SMEn, tha e cuideachd na shlighe gu àrdachadh sgilean: le bhith a’ cur innealan ML an sàs san latha gu latha, tha thu a’ toirt cothrom dhaibh am mion-sgrùdadh aca a neartachadh agus mar sin an dòigh-obrach aca a thaobh prìomh chùisean cleachdaidh.
Dè na modailean AI inntinneach a chunnaic thu bho chompanaidhean a tha a’ cleachdadh Kepler?
Is e bòidhchead Kepler gu bheil e a’ còmhdach raon farsaing de chùisean cleachdaidh thar grunn ghnìomhachasan, a’ cleachdadh raon de dhòighean bho ML clasaigeach gu ionnsachadh domhainn. Bho riaghaltasan gu tasgaidhean, faodaidh Kepler stiùirichean a chuideachadh gus toraidhean a ghabhas tomhas a choileanadh.
Is e cuid de phròiseactan buadhach a thig gu inntinn a bheir buaidh mhòr air an dòigh sa bheil sinn beò agus ag obair, leasachadh mhodalan ùr-ghnàthach anns an roinn cùram slàinte, far an do chleachd sinn modalan sgaradh ìomhaighean agus modalan ais-tharraing gus tinneas a lorg. Is e fear eile an obair againn le buidhnean riaghlaidh ann an riaghaltasan ionadail agus nàiseanta ann a bhith a’ cleachdadh Tuigse Cànain Nàdarra gus fiosrachadh teacsa iom-fhillte a sheòrsachadh, agus èifeachdasan ùra a thoirt gu pròiseasan dìleab.
Air ceann eile an speactram, tha sinn cuideachd air Kepler a luathachadh gus gnìomhachd malairt a bharrachadh airson teachdaiche san roinn ionmhais.
Bidh Stradigi AI a’ cleachdadh sruth-obrach saidheans dàta fèin-ghluasadach. Dhaibhsan nach eil eòlach air seo, an urrainn dhut innse dè a th’ ann agus mar a tha Stradigi AI air a chleachdadh?
Is e sruthan-obrach saidheans dàta fèin-ghluasadach (ADSW) na pròiseasan saidheans dàta deireadh-gu-deireadh a tha ag obair taobh a-staigh Kepler. Chaidh ADSWn a chruthachadh gus grunn chùisean cleachdaidh fhuasgladh, agus mar sin thog sinn gach “sruth-obrach” gus tagraidhean fìor phractaigeach a bhith aca. Mar eisimpleir, is e aon de na sruthan-obrach againn Ro-shealladh Sreath Ùine, a leigeas le proifeiseantaich ann an CPG no reic ro-innse cuin a dh’ fheumar clàr-stuthan ath-shuidheachadh. Tha ochd sruthan obrach ann mu thràth ann an Kepler, a tha uile air an dealbhadh gu h-intuitive airson an luchd-saidheans neo-dàta.
Tha ADSWn nan sruthan-obrach ML adhartach a nì fèin-ghluasad air prìomh phròiseasan, cuid dhiubh air an tug mi iomradh gu h-àrd. Ann an ADSW, bidh Kepler gu fèin-obrachail:
- Optimization hyper parameter
- Configuration
- Taghadh modail
- Sgoltadh dàta trèanaidh agus deuchainn
- Cruthachadh deas-bhòrd
- Measadh air metrics modail
Feumaidh a h-uile neach-cleachdaidh modal ionnsachaidh inneal so-chleachdadh fhaighinn mar dhàta agus cùis cleachdaidh airson dèiligeadh ris. Agus, a rèir an t-seata dàta, faodar a h-uile obair iom-fhillte taobh a-staigh ADSW a chrìochnachadh taobh a-staigh mionaidean.
Dè an seòrsa dàta a dh’fhaodar a chleachdadh?
Leigidh àrd-ùrlar Kepler leat obrachadh le dàta clàr, teacsa agus ìomhaigh.
Dhaibhsan nach eil eòlach air dàta agus seòrsachan dàta, brisidh mi sìos iad:
- Clàr: is e cliath-dhuilleag a bhiodh seo anns a bheil prìomh fhiosrachadh leithid dàta reic, no clàr stòr-dàta de àireamhan teachdaiche, toraidhean, msaa.
- teacsa: faodaidh an seòrsa dàta seo tighinn ann an uimhir de chruthan, smaoinich air puist-d, lèirmheasan teachdaiche, susbaint meadhanan sòisealta, tasglann leabharlainn, cùmhnantan, msaa.
- Images: smaoinich air gailearaidhean toraidh, no dealbhan de nithean air loidhne cruinneachaidh.
Bidh dàta bhidio do-ruigsinneach ann an Kepler san àm ri teachd. Air an làrach-lìn againn fo “Data Types” bidh sinn a’ mìneachadh dè an seòrsa dàta as urrainn fuasgladh fhaighinn air prìomh chùisean cleachdaidh. Bhiodh e na iongnadh dhut na tha de dhàta a’ dol gun ghluasad, gu sònraichte ann an iomairtean nas motha.
A bheil molaidhean no ro-innleachdan agad airson boireannaich aig a bheil ùidh ann a bhith an sàs ann an teicneòlas?
Tha trì molaidhean agam a tha mi a’ smaoineachadh a tha dha-rìribh bunaiteach airson soirbheachas dha neach sam bith a bhith a’ soirbheachadh sa ghnìomhachas teic.
1 - ionnsachadh. Bu chòir seo a bhith mar phàirt de do bheatha an-còmhnaidh. Ge bith dè cho òg no dè an aois a tha thu, bu chòir gum biodh rudeigin agad ri ionnsachadh an-còmhnaidh. Chan eil e gu diofar ciamar a thèid thu air adhart ag ionnsachadh no cò às a tha thu ag ionnsachadh, dìreach bi deiseil airson eòlas fhaighinn. Fosgail d’ inntinn. Glan an eanchainn agad gus an urrainn dhut a bhith deiseil airson barrachd eòlais fhaighinn, barrachd gràidh, barrachd co-fhaireachdainn ... Bi toilichte leis an leasachadh agad fhèin. Is e deagh chuimhneachan gur e a bhith deiseil airson ionnsachadh aon de na prìomh thaisbeanaidhean air co-fhaireachdainn.
2 - Pòsadh. Cha do thuit eisimpleirean de dh’ obair chruaidh a-riamh goirid nam eòlas proifeasanta. Tha mi an-còmhnaidh deiseil airson mo làmh a thogail aig an obair gus suidheachaidhean iom-fhillte no gnìomhachd iom-fhillte a ghabhail os làimh. Mar as motha a nì mi sin, is ann as motha a thuigeas mi gu bheil a h-uile dad comasach. Cha bhithinn leisg leum a-mach às an raon comhfhurtachd agam agus gabhail ris an dùbhlan a bharrachd sin. Nuair a nì thu seo, faodaidh stiùirichean an dìoghras a tha thu a’ taisbeanadh aithneachadh agus a mheas.
Nuair a thig thu faisg air obair mar seo, cha leig thu leas feitheamh ris a’ chothrom obrach sgoinneil sin a dh’ atharraicheas do bheatha. Ma bheir thu aire, chì thu gu bheil gu leòr de ghnìomhan beaga timcheall ort a bheir barrachd cothrom dhut do luchd-co-dhùnaidh, agus nas cudromaiche, barrachd chothroman airson ionnsachadh.
3 - Comhairleachadh. Dhòmhsa, ’s e inneal cho cumhachdach a th’ ann an comhairleachadh, leis gu bheil e a’ gluasad na fèithean no na sgilean èisteachd is ionnsachaidh agad. Faodaidh stiùireadh cuideachd do thoirt nas fhaisge air stiùirichean mòra bho na lìonraidhean proifeasanta agad no taobh a-staigh do chearcall pearsanta. Fad do chùrsa-beatha, tha e deatamach gun aithnich thu an seòrsa stiùirichean anns am faod thu earbsa a bhith agus an leantainn, agus an taghadh mar do chomhairlichean agus do mhodalan dreuchd.
Bidh na stiùirichean a tha a’ creidsinn annad gad phutadh a-mach às an raon comhfhurtachd agad agus bidh iad ann gus do chuideachadh le bhith a’ faighinn neart cuideachd. Faodaidh stiùirichean mòra agus luchd-comhairle sgoinneil a bhith gu brùideil onarach, ach faodaidh iad a bhith nan luchd-èisteachd sàr-mhath cuideachd. Le bhith a’ lorg dhaoine neo-eisimeileach a chuidicheas tu gus do làn chomas a ruighinn, bheir sin dhut cuid de na h-amannan teagaisg as fheàrr nad bheatha. A-nis, is e an obair agad a bhith a’ lorg agus ag aithneachadh cò na comhairlichean sin a th’ ann no a dh’ fhaodadh a bhith dhut - agus earbsa a chuir annta.
Tapadh leibh airson an agallamh. Tha na trì ro-innleachdan agad dhaibhsan a tha airson a dhol a-steach do theicneòlas iomchaidh do dhuine sam bith agus tha mi ag aontachadh gu tur leotha. Bu chòir do dhuine sam bith a tha airson barrachd ionnsachadh mu Kepler no an companaidh iongantach seo tadhal Stradigi AI.
