डॉ माइक फ्लैक्समैन, HEAVY.AI के प्रोडक्ट वीपी – साक्षात्कार श्रृंखला

डॉ माइक फ्लैक्समैन वर्तमान में HEAVY.AI में प्रोडक्ट वीपी हैं, जिन्होंने पहले प्रोडक्ट मैनेजर के रूप में काम किया और प्रोफेशनल सर्विसेज में स्पेशल डेटा साइंस प्रैक्टिस का नेतृत्व किया। उन्होंने पिछले 20 वर्षों से स्पेशल एनवायरनमेंटल प्लानिंग में काम किया है। HEAVY.AI से पहले, उन्होंने जियोडिज़ाइन टेक्नोलॉजीज़ इंक और जियोएडेप्टिव एलएलसी की सह-स्थापना की, जो दोनों स्टार्टअप स्पेशल विश्लेषण प्रौद्योगिकियों को योजना में लागू करते हैं। स्टार्टअप जीवन से पहले, वह एमआईटी में योजना के प्रोफेसर और ईएसआरआई में इंडस्ट्री मैनेजर थे।

HEAVY.AI एक हार्डवेयर-असिस्टेड प्लेटफ़ॉर्म है जो वास्तविक समय, उच्च प्रभाव वाले डेटा विश्लेषण के लिए उपयोग किया जाता है। यह जीपीयू और सीपीयू प्रोसेसिंग दोनों का लाभ उठाता है ताकि बड़े डेटासेट को जल्दी से पूछताछ की जा सके, एसक्यूएल और भौगोलिक डेटा के लिए समर्थन के साथ। प्लेटफ़ॉर्म में इंटरैक्टिव डैशबोर्ड, क्रॉस-फ़िल्टरिंग और स्केलेबल डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए विज़ुअल एनालिटिक्स टूल शामिल हैं, जो विभिन्न उद्योगों में बड़े डेटा विश्लेषण को कुशलता से सक्षम बनाता है।

आप हमें अपने पेशेवर पृष्ठभूमि और HEAVY.AI में शामिल होने के बारे में बता सकते हैं?

HEAVY.AI में शामिल होने से पहले, मैंने वर्षों तक अकादमिक क्षेत्र में काम किया, अंततः एमआईटी में स्पेशल विश्लेषण सिखाया। मैंने एक छोटी परामर्श कंपनी भी चलाई, जिसमें विभिन्न सार्वजनिक क्षेत्र के ग्राहक थे। मैं 17 देशों में जीआईएस परियोजनाओं में शामिल रहा हूं। मेरा काम मुझे इंटर अमेरिकन डेवलपमेंट बैंक जैसे संगठनों को सलाह देने से लेकर ईएसआरआई में आर्किटेक्चर, इंजीनियरिंग और निर्माण के लिए जीआईएस प्रौद्योगिकी का प्रबंधन करने तक ले गया है, जो दुनिया का सबसे बड़ा जीआईएस डेवलपर है।

मुझे याद है कि मेरा HEAVY.AI से पहला सामना तब हुआ जब मैं एक सलाहकार के रूप में फ्लोरिडा बीचेस हैबिटेट कंसервेशन प्रोग्राम के लिए परिदृश्य योजना के लिए जिम्मेदार था। मेरे सहयोगियों और मैं समुद्री कछुए के आवास को 30मी लैंडसैट डेटा का उपयोग करके मॉडल करने के लिए संघर्ष कर रहे थे और एक मित्र ने मुझे कुछ बिल्कुल नए और बहुत प्रासंगिक डेटा की ओर इशारा किया – 5सेमी लिडार। यह वैज्ञानिक रूप से हमें जो चाहिए था वह ठीक था, लेकिन यह हमारे द्वारा उपयोग करने की योजना बनाई गई चीज़ की तुलना में 3600 गुना बड़ा था। यह दिन मैंने जो उपकरण उपयोग किया था और कई दशकों से सिखाया था उसे नीचे रख दिया और कुछ नया ढूंढने लगा। HEAVY.AI ने उस डेटा को इतनी आसानी से और बिना किसी प्रयास के काट दिया कि मैं तुरंत ही इसका मुरीद हो गया।

कुछ वर्षों के बाद, मुझे लगता है कि HEAVY.AI क्या करता है वह अभी भी काफी अनोखा है और इसका जीपीयू-विश्लेषण पर पहला दांव उद्योग की वर्तमान आवश्यकताओं के अनुसार है। HEAVY.AI बड़े डेटा तक पहुंच को लोकतांत्रिक बनाने पर दृढ़ता से केंद्रित है। इसका अर्थ है डेटा की मात्रा और प्रसंस्करण गति का घटक, जो मूल रूप से हर किसी को अपना सुपरकंप्यूटर देता है। लेकिन बड़ी भाषा मॉडल के आगमन के साथ एक बढ़ती महत्वपूर्ण पहलू यह है कि स्थानिक मॉडलिंग को अधिक लोगों के लिए सुलभ बनाना। इन दिनों, आपको वर्षों तक जटिल इंटरफ़ेस सीखने की जरूरत नहीं है जिसमें हजारों टूल हैं; आप बस HEAVY.AI के साथ मानव भाषा में बातचीत शुरू कर सकते हैं। कार्यक्रम न केवल आवश्यक कमांड उत्पन्न करता है, बल्कि प्रासंगिक दृश्यीकरण भी प्रस्तुत करता है।

पीछे की कहानी में, आसानी से उपयोग करना बहुत मुश्किल है। वर्तमान में, HEAVY.AI में प्रोडक्ट प्रबंधन के वीपी के रूप में, मैं हमारे उत्पादों के लिए कौन सी सुविधाएं और क्षमताएं प्राथमिकता देता हूं, इस पर भारी रूप से शामिल हूं। मेरी व्यापक पृष्ठभूमि जीआईएस मुझे वास्तव में हमारे ग्राहकों की जरूरतों को समझने और हमारे विकास मार्ग को उसी के अनुसार निर्देशित करने में मदद करती है।

आपके पिछले अनुभव ने HEAVY.AI में आपके काम को कैसे प्रभावित किया है?

पर्यावरणीय योजना एक विशेष रूप से चुनौतीपूर्ण डोमेन है क्योंकि आपको मानवीय जरूरतों और प्राकृतिक दुनिया दोनों के लिए खाता है। सामान्य समाधान जो मैंने जल्दी से सीखा था वह भागीदारी योजना की विधि को दूरस्थ संवेदन और जीआईएस प्रौद्योगिकियों के साथ जोड़ना था। हम कार्रवाई की योजना पर निर्णय लेने से पहले कई परिदृश्य बनाते थे और कंप्यूटर में दृश्यीकरण का उपयोग करके उनके सकारात्मक और नकारात्मक प्रभावों का अनुकरण करते थे। भागीदारी प्रक्रियाओं का उपयोग करके हम विभिन्न प्रकार की विशेषज्ञता को जोड़ सकते थे और बहुत जटिल समस्याओं का समाधान कर सकते थे।

हम आमतौर पर HEAVY.AI में पर्यावरणीय योजना नहीं करते हैं, लेकिन यह पैटर्न व्यावसायिक सेटिंग्स में बहुत अच्छी तरह से काम करता है। इसलिए हम ग्राहकों को अपने व्यवसाय के महत्वपूर्ण हिस्सों के डिजिटल जुड़वां बनाने में मदद करते हैं और उन्हें जल्दी से व्यावसायिक परिदृश्य बनाने और मूल्यांकन करने देते हैं।

मुझे लगता है कि मेरा शिक्षण अनुभव मुझे जटिल सॉफ्टवेयर सिस्टम के उपयोगकर्ताओं, विशेष रूप से के लिए गहरी सहानुभूति दी है। जहां एक छात्र एक स्थान पर ठोकर खाता है वह यादृच्छिक है, लेकिन जहां दर्जनों या सैकड़ों लोग समान त्रुटियां करते हैं, आप जानते हैं कि आपके पास एक डिज़ाइन समस्या है। शायद मेरा पसंदीदा सॉफ्टवेयर डिज़ाइन का हिस्सा इन सीखों को लेना और नए प्रणालियों के डिज़ाइन में उन्हें लागू करना है।

HeavyIQ ने प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का लाभ उठाकर डेटा अन्वेषण और दृश्यीकरण को कैसे सुविधाजनक बनाया है?

इन दिनों यह लगता है कि हर कोई और उनका भाई एक नए जेनएआई मॉडल का दावा कर रहा है, जिनमें से अधिकांश एक दूसरे की भूलने योग्य प्रतियां हैं। हमने एक बहुत ही अलग मार्ग अपनाया है। हमारा मानना है कि सटीकता, पुनरुत्पादन और गोपनीयता व्यावसायिक विश्लेषण उपकरणों के लिए, जिसमें बड़ी भाषा मॉडल (एलएलएम) के साथ उत्पन्न किए गए शामिल हैं, आवश्यक विशेषताएं हैं। इसलिए हमने अपनी पेशकश में उन्हें मूल स्तर पर निर्मित किया है। उदाहरण के लिए, हम सख्ती से मॉडल इनपुट को उद्यम डेटाबेस और उद्यम सुरक्षा परिधि के भीतर दस्तावेजों तक सीमित करते हैं। हम HeavySQL और चार्ट के नवीनतम संस्करण में आउटपुट को भी सीमित करते हैं। इसका मतलब है कि आप जो भी प्रश्न पूछते हैं, हम आपके डेटा के साथ उत्तर देने का प्रयास करेंगे और हम आपको दिखाएंगे कि हमने उस उत्तर को कैसे प्राप्त किया।

इन गारंटियों के साथ, यह हमारे ग्राहकों के लिए यह मायने नहीं रखता कि हम प्रश्नों को कैसे संसाधित करते हैं। लेकिन पीछे की कहानी में, एक और महत्वपूर्ण अंतर यह है कि हम व्यावसायिक उपयोगकर्ता द्वारा व्यावसायिक डेटा से पूछे जाने वाले प्रश्नों के प्रकार के खिलाफ व्यापक रूप से मॉडल को ठीक करते हैं, जिसमें स्थानिक डेटा शामिल है। इसलिए, उदाहरण के लिए, हमारा मॉडल स्थानिक और समय श्रृंखला जोड़ पर उत्कृष्ट है, जो क्लासिक एसक्यूएल बेंचमार्क में नहीं हैं लेकिन हमारे उपयोगकर्ता दैनिक उपयोग करते हैं।

हम इन मूल क्षमताओं को एक नोटबुक इंटरफ़ेस में पैकेज करते हैं जिसे हम हेवीइक्यू कहते हैं। आईक्यू डेटा अन्वेषण और दृश्यीकरण को प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) का उपयोग करके यथासंभव सहज बनाने के बारे में है। आप एक प्रश्न पूछते हैं – जैसे कि “कैलिफोर्निया में पिछले हफ्ते मौसम के पैटर्न क्या थे?” – और हेवीइक्यू इसे हमारे जीपीयू-त्वरित डेटाबेस द्वारा संसाधित एसक्यूएल प्रश्नों में अनुवादित करता है। परिणाम न केवल डेटा के रूप में प्रस्तुत किए जाते हैं, बल्कि दृश्यीकरण के रूप में भी – मानचित्र, चार्ट, जो भी सबसे प्रासंगिक हो। यह तेज़, इंटरैक्टिव प्रश्नों को सक्षम बनाने के बारे में है, विशेष रूप से बड़े या तेजी से बदलते डेटासेट के साथ। महत्वपूर्ण बात यह है कि यह अक्सर पहला प्रश्न नहीं है जो आप पूछते हैं, बल्कि शायद तीसरा है जो वास्तव में मूल अंतर्दृष्टि तक पहुंचता है, और हेवीइक्यू इस गहरी अन्वेषण को सुविधाजनक बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

हेवीइक्यू का उपयोग करने के प्राथमिक लाभ क्या हैं?

हेवीइक्यू बड़े पैमाने पर, उच्च-वेग वाले डेटा वाले वातावरण में उत्कृष्ट प्रदर्शन करता है – ठीक वैसा ही जैसा कि टेल्कोस, यूटिलिटीज और सरकारी एजेंसियों द्वारा संभाला जाता है। पारंपरिक व्यवसायिक खुफिया उपकरण अक्सर डेटा की मात्रा और गति से जूझते हैं। उदाहरण के लिए, दूरसंचार में, आपके पास अरबों कॉल रिकॉर्ड हो सकते हैं, लेकिन आपको उन गिराए गए कॉलों पर ध्यान केंद्रित करने की आवश्यकता है जो केवल एक छोटा सा हिस्सा है। हेवीइक्यू आपको हमारे जीपीयू इंफ्रास्ट्रक्चर के लिए धन्यवाद 10 से 100 गुना तेजी से उस डेटा को छानने देता है। यह गति, साथ ही साथ इंटरैक्टिव प्रश्न और दृश्यीकरण की क्षमता, जोखिम विश्लेषण के लिए टेल्कोस में या सरकारी एजेंसियों के लिए वास्तविक समय में परिदृश्य योजना के लिए मूल्यवान है।

एक अन्य लाभ, जिस पर पहले ही ऊपर चर्चा की जा चुकी है, यह है कि स्थानिक और समयिक एसक्यूएल प्रश्न विश्लेषणात्मक रूप से बहुत शक्तिशाली हो सकते हैं – लेकिन वे हाथ से लिखने में धीमे या कठिन हो सकते हैं। जब एक प्रणाली “जिज्ञासा की गति” पर काम करती है, तो उपयोगकर्ता अधिक प्रश्न पूछ सकते हैं और अधिक सूक्ष्म प्रश्न पूछ सकते हैं। इसलिए, उदाहरण के लिए, एक टेल्को इंजीनियर निगरानी प्रणाली से उपकरण विफलता में एक समयिक स्पाइक को देख सकता है, और इसकी जांच के लिए एक स्थानिक प्रश्न लौटा सकता है जो एक मानचित्र लौटाता है।

हेवीइक्यू का उपयोग करते समय मेटाडेटा रिसाव को रोकने के लिए क्या उपाय किए गए हैं?

जैसा कि ऊपर वर्णित है, हमने हेवीइक्यू को गोपनीयता और सुरक्षा के साथ बनाया है। यह न केवल डेटा, बल्कि कई प्रकार के मेटाडेटा को शामिल करता है। हम कॉलम और तालिका स्तर के मेटाडेटा का व्यापक रूप से उपयोग करते हैं ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि कौन सी तालिकाएं और कॉलम उस जानकारी को शामिल करते हैं जो प्रश्न का उत्तर देने के लिए आवश्यक है। हम आंतरिक कंपनी दस्तावेजों का भी उपयोग करते हैं जहां प्रदान किया जाता है, जिसे पुनर्प्राप्ति-संवर्धित पीढ़ी (आरएजी) के रूप में जाना जाता है। अंत में, भाषा मॉडल स्वयं अतिरिक्त मेटाडेटा उत्पन्न करते हैं। इनमें से सभी, लेकिन विशेष रूप से बाद वाले, उच्च व्यावसायिक संवेदनशीलता के हो सकते हैं।

तीसरे पक्ष के मॉडल के विपरीत, जहां आपका डेटा आमतौर पर बाहरी सर्वर पर भेजा जाता है, हेवीइक्यू हमारे प्लेटफ़ॉर्म के शेष भाग के समान जीपीयू इंफ्रास्ट्रक्चर पर स्थानीय रूप से चलता है। यह सुनिश्चित करता है कि आपका डेटा और मेटाडेटा आपके नियंत्रण में रहता है, किसी भी रिसाव के जोखिम के बिना। उन संगठनों के लिए जिन्हें उच्चतम स्तर की सुरक्षा की आवश्यकता है, हेवीइक्यू को पूरी तरह से एयर-गैप्ड वातावरण में तैनात किया जा सकता है, यह सुनिश्चित करते हुए कि संवेदनशील जानकारी विशिष्ट उपकरणों से परे नहीं जाती है।

हेवीइक्यू कैसे जीपीयू इंफ्रास्ट्रक्चर का उपयोग करके बड़े डेटासेट के साथ उच्च प्रदर्शन और मापनीयता प्राप्त करता है?

राज़ मूल रूप से अन्य प्रणालियों में व्याप्त डेटा आंदोलन से बचने में निहित है। इसका केंद्र एक उद्देश्य-निर्मित डेटाबेस है जो शुरू से ही एनवीडिया जीपीयू पर चलने के लिए डिज़ाइन किया गया है। हम इस पर काम कर रहे हैं अब तक के 10 वर्षों से अधिक समय से और हम वास्तव में मानते हैं कि हमारे पास जीपीयू-त्वरित विश्लेषण के लिए सर्वश्रेष्ठ-इन-क्लास समाधान है।

यहां तक कि सबसे अच्छे सीपीयू-आधारित सिस्टम भी जल्दी से भाप से बाहर निकल जाते हैं जब जीपीयू मध्यम स्तर की तुलना में बहुत बेहतर प्रदर्शन करता है। एक बार जब यह सीपीयू पर होता है, तो रणनीति डेटा को कई कोर और फिर कई सिस्टम (इसे क्षैतिज स्केलिंग कहा जाता है) में वितरित करने की होती है। यह कुछ संदर्भों में अच्छा काम करता है जहां चीजें कम समय-संवेदनशील होती हैं, लेकिन आमतौर पर नेटवर्क प्रदर्शन पर बोतलनेक होने लगता है।

प्रश्नों पर डेटा आंदोलन से बचने के अलावा, हम कई अन्य सामान्य कार्यों पर भी ऐसा करते हैं। पहला यह है कि हम डेटा को हिलाए बिना ग्राफिक्स रेंडर कर सकते हैं। फिर यदि आप एमएल अंतर्दृष्टि मॉडलिंग चाहते हैं, तो हम फिर से डेटा को हिलाए बिना ऐसा करते हैं। और यदि आप एक बड़ी भाषा मॉडल के साथ डेटा की जांच करना चाहते हैं, तो हम फिर से डेटा को हिलाए बिना ऐसा करते हैं। यहां तक कि यदि आप एक डेटा वैज्ञानिक हैं और पाइथन से डेटा की जांच करना चाहते हैं, तो हम आपको जीपीयू पर ऐसा करने के तरीके प्रदान करते हैं बिना डेटा को हिलाए।

इसका मतलब है कि हम न केवल प्रश्नों का उत्तर दे सकते हैं, बल्कि जीपीयू-आधारित डेटाबेस और मैप सर्वर की तुलना में 10 से 100 गुना तेजी से रेंडरिंग भी कर सकते हैं। जब आप उन बड़े और उच्च-वेग वाले डेटासेट के साथ काम कर रहे होते हैं जिनके साथ हमारे ग्राहक काम करते हैं – जैसे मौसम मॉडल, दूरसंचार कॉल रिकॉर्ड, या उपग्रह इमेजरी – तो उस तरह का प्रदर्शन बढ़ावा绝 आवश्यक है।

हेवीइक्यू अपने प्रोप्राइटरी एलएलएम को तीसरे पक्ष के एलएलएम से कैसे अलग करता है?

हमारा प्रोप्राइटरी एलएलएम विशेष रूप से उन विश्लेषणों के प्रकार के लिए अनुकूलित है जिन पर हम ध्यान केंद्रित करते हैं – जैसे कि टेक्स्ट-टू-एसक्यूएल और टेक्स्ट-टू-विज़ुअलाइज़ेशन। हमने पहले पारंपरिक तीसरे पक्ष के मॉडल की कोशिश की थी, लेकिन पाया कि वे हमारे उपयोगकर्ताओं की उच्च सटीकता आवश्यकताओं को पूरा नहीं करते हैं, जो अक्सर महत्वपूर्ण निर्णय लेते हैं। इसलिए, हमने खुले स्रोत मॉडल को ठीक किया और उन्हें उद्योग बेंचमार्क के खिलाफ परीक्षण किया।

हमारा एलएलएम विशेष रूप से जियोस्पेशल और टेम्पोरल डेटा के लिए उन्नत एसक्यूएल अवधारणाओं के लिए अधिक सटीक है, जो हमारे उपयोगकर्ताओं की आवश्यकता है। इसके अलावा, चूंकि यह हमारे जीपीयू इंफ्रास्ट्रक्चर पर चलता है, यह अधिक सुरक्षित भी है।

निर्मित मॉडल क्षमताओं के अलावा, हम प्रशासकों और उपयोगकर्ताओं के लिए डोमेन या व्यावसायिक रूप से प्रासंगिक मेटाडेटा जोड़ने के लिए एक पूर्ण इंटरैक्टिव उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस प्रदान करते हैं। उदाहरण के लिए, यदि बेस मॉडल अपेक्षित रूप से प्रदर्शन नहीं करता है, तो आप कॉलम-स्तर के मेटाडेटा आयात या ट्विक कर सकते हैं, या मार्गदर्शन जानकारी जोड़ सकते हैं और तुरंत प्रतिक्रिया प्राप्त कर सकते हैं।

हेवीइक्यू का उपयोग करने के मुख्य लाभ क्या हैं?

हेवीइक्यू का उपयोग करने के मुख्य लाभों में से एक यह है कि यह उपयोगकर्ताओं को अपने डेटा को अधिक कुशलता से और प्रभावी ढंग से विश्लेषण और दृश्य化 करने में सक्षम बनाता है। हेवीइक्यू के साथ, उपयोगकर्ता अपने डेटा को अधिक तेज़ी से और आसानी से प्रश्न पूछ सकते हैं, और परिणामों को अधिक प्रभावी ढंग से दृश्य化 कर सकते हैं। इसके अलावा, हेवीइक्यू का उपयोग करने से उपयोगकर्ताओं को अपने डेटा को बेहतर ढंग से समझने और अपने व्यवसाय के लिए बेहतर निर्णय लेने में मदद मिल सकती है।

हेवीइक्यू का उपयोग करने के लिए कोई विशेष आवश्यकताएं या प्रतिबंध हैं?

हेवीइक्यू का उपयोग करने के लिए कोई विशेष आवश्यकताएं या प्रतिबंध नहीं हैं। हेवीइक्यू को डिज़ाइन किया गया है ताकि यह उपयोगकर्ताओं को अपने डेटा को अधिक कुशलता से और प्रभावी ढंग से विश्लेषण और दृश्य化 करने में सक्षम बनाए, और यह विभिन्न प्रकार के डेटा और उपयोगकर्ताओं के लिए उपयुक्त है। हेवीइक्यू का उपयोग करने से पहले, उपयोगकर्ताओं को अपने डेटा को हेवीइक्यू के साथ एकीकृत करने और हेवीइक्यू के उपयोग के लिए अपने डेटा को तैयार करने की आवश्यकता हो सकती है।

हेवीइक्यू का भविष्य क्या है?

हेवीइक्यू का भविष्य बहुत ही रोमांचक है। हेवीइक्यू का उद्देश्य उपयोगकर्ताओं को अपने डेटा को अधिक कुशलता से और प्रभावी ढंग से विश्लेषण और दृश्य化 करने में सक्षम बनाना है, और यह उपयोगकर्ताओं को अपने व्यवसाय के लिए बेहतर निर्णय लेने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। हेवीइक्यू का उपयोग करने से उपयोगकर्ताओं को अपने डेटा को बेहतर ढंग से समझने और अपने व्यवसाय के लिए बेहतर निर्णय लेने में मदद मिल सकती है, और यह उपयोगकर्ताओं को अपने डेटा को अधिक कुशलता से और प्रभावी ढंग से विश्लेषण और दृश्य化 करने में सक्षम बनाता है।

धन्यवाद इस शानदार साक्षात्कार के लिए, पाठक जो अधिक जानना चाहते हैं उन्हें हेवीइक्यू पर जाना चाहिए।