Բրունո Զամբորլին, Hypersurfaces-ի գլխավոր տնօրեն և գլխավոր գիտնական – հարցազրույցների շարք

Բրունո Զամբորլինը, բ.գ.թ., իտալացի AI հետազոտող և ձեռնարկատեր է, որը հիմնված է Լոնդոնում, Մեծ Բրիտանիա:

Գոլդսմիթսի համալսարանի այցելու հետազոտող Բրունոն առաջ քաշեց ֆիզիկական առարկաները հպման զգայուն, ինտերակտիվ մակերևույթների վերածելու հայեցակարգը, օգտագործելով թրթռման սենսորները և արհեստական ​​ինտելեկտը:

Նա Mogees Limited-ի հիմնադիրն է՝ Լոնդոն-Լոս Անջելեսում հիմնված ստարտափը, որի արտադրանքը օգտվողներին հնարավորություն է տալիս առօրյա առարկաները վերածել երաժշտական ​​գործիքների և խաղերի՝ օգտագործելով թրթռման սենսոր և բջջային հեռախոս (ավելի քան 100,000 միավոր վաճառվել է ամբողջ աշխարհում):

Նա վերջերս հիմնել է HyperSurfaces-ը, տեխնոլոգիական հարթակ, որը ցանկացած նյութի, ձևի և ձևի առարկաները փոխակերպում է տվյալների աջակցությամբ, ինտերակտիվ մակերեսների՝ օգտագործելով միայն թրթռման սենսորը և մետաղադրամի չափի չիպսեթը:

Ձեր ճանապարհորդությունը որպես ձեռնարկատեր առաջացել է երաժշտության հանդեպ ձեր կիրքից: Կարո՞ղ եք կիսվել պատմությունով, թե ինչպես ստեղծեցիք ձեր առաջին Mogees ստարտափի գաղափարը:

Ես միշտ կրքոտ եմ եղել տեխնոլոգիաներ ստեղծելու գաղափարով, որոնք հատուկ են կայքին, որոնք ունակ են օգտագործելու և փոփոխելու մեզ շրջապատող միջավայրը, ի տարբերություն զրոյից ինչ-որ բան ստեղծելու: Ես հաճախ դա անում եմ օգտագործելով «Ինտերակտիվ մեքենայական ուսուցում», որը արհեստական ​​ինտելեկտի մի ճյուղ է, որը կենտրոնանում է վերջնական օգտագործողին հնարավորություն տալ ծրագրավորել ալգորիթմները, ինչպես ցանկանում է, փոխարենը AI-ն օգտագործելու որպես կոշտ կոդավորված կանոններով սև տուփ: Դա իմ աշխատանքի մեծ մասի ընդհանուր հիմքն է եղել:

Mogees-ը նպատակ ունի ժողովրդավարացնել այս գործընթացը ձայնի ստեղծման համար: Այն արդյունավետորեն հնարավորություն է տալիս ցանկացածին փոխել մեր շրջապատող ֆիզիկական առարկաների ակուստիկ հատկությունները՝ դրանք երաժշտական ​​դարձնելու համար: Այն բաղկացած է փոքրիկ թրթռման սենսորից, որը դուք տեղադրում եք այն օբյեկտի վրա, որը ցանկանում եք նվագարկել, և սմարթֆոնի հավելվածից, որը թրթռումները վերածում է երաժշտական ​​ձայնի: Հավելվածն օգտատերերին հնարավորություն է տալիս փոխել ձեր նվագարկած ֆիզիկական առարկայի ակուստիկ պարամետրերը, ինչպես նաև ճանաչել կոնկրետ ժեստերը: Պրոֆեսիոնալ կատարողներից մինչև տարրական դասարանների երեխաները կարող են վերածրագրավորել իրենց շրջապատող աշխարհը, որպեսզի այն հնչի այնպես, ինչպես ցանկանում է:

Կարո՞ղ եք քննարկել ծագման պատմությունը ձեր երկրորդ Hypersurfaces ստարտափի հիմքում:

Տեխնոլոգիաները հեղափոխեցին մեր կյանքի շատ ասպեկտներ՝ սկսած միմյանց հետ շփվելու ձևից մինչև գնումներ կատարելու, վարելու, սովորելու և այլն:

Մեզ շրջապատող ֆիզիկական աշխարհը, սակայն, իրականում նույն տեմպերով չի զարգանում: Մտածեք ձեր խոհանոցի սեղանի, դպրոցի դասասենյակի, այգու մասին; դրանք դեռ գրեթե նույնն են, ինչ 30 տարի առաջ:

HyperSurfaces-ը տեխնոլոգիա է, որը կարող է ցանկացած կոշտ նյութից, ձևից և չափից պատրաստված ցանկացած մակերևույթ վերածել տվյալների աջակցությամբ HyperSurface-ի, որն ունակ է հասկանալու ցանկացած իրադարձություն, որը տեղի է ունենում իր մակերեսին և համապատասխան ժամանակին արձագանքում դրան: Դա անում է փոքրիկ թրթռման սենսորի և չիպսեթի շնորհիվ, որտեղ տեղական AI ալգորիթմն աշխատում է: Մտածեք մակերեսների մասին, որոնք տեղյակ են, թե երբ են դիպչում, սահում, տեղափոխում, հարվածում, երբ հեղուկ է թափվում դրանց վրա և այլն և համապատասխանաբար արձագանքում նման իրադարձություններին:

Եվ նույնիսկ ավելին, մեր ամպային հարթակի միջոցով օգտատերերը կարող են ինքնուրույն ծրագրավորել նման մակերեսները մեկ ժամից պակաս ժամանակում՝ առանց որևէ տող կոդ գրելու: HyperSurfaces-ը ինչ-որ կերպ Mogees-ի բնական ընդլայնումն է: Կան որոշ ընդհանրություններ, մասնավորապես՝ ինտերակտիվ մեքենայական ուսուցում և թրթռումներ, թեև դրանք բերված են հաջորդ մակարդակի:

Ինչու՞ է այդքան կարևոր մեծացնել տարբեր մակերեսները՝ մարդկային ժեստերին արձագանքելու համար:

Եթե ​​մտածում եք մեր մարմնի ձևավորման մասին, ապա իսկապես անբնական է ամբողջ օրն անցկացնել սենսորային էկրանի կամ ստեղնաշարի առջև՝ շփվելով տեխնոլոգիաների հետ՝ օգտագործելով միայն մեր մատները: Պատկերացրեք, եթե տեխնոլոգիան ամենուր տարածվի մեր շուրջը՝ պարզեցնելու մեր փոխազդեցությունն իրական աշխարհի հետ: Պատկերացրեք մի հատակ, որը գիտի, թե երբ է ինչ-որ մեկն ընկել, և ձայնային օգնականը հարցնում է ձեզ՝ շտապ օգնություն կանչե՞լ, կամ պատուհան, որը գիտի, թե արդյոք ինչ-որ մեկը ներխուժել է, խոհանոց, որը հետևում է ձեր ճաշ պատրաստելու գործողություններին (կամաններ դնել, խառնել, ջուրը եռացնել և այլն: ) և համապատասխանաբար վերահսկում է սարքերը և այլն: Կամ ապագայի քաղաքը, որը կարող է վերահսկել տրանսպորտային միջոցներն ու հետիոտները՝ առանց ինվազիվ տեսախցիկների և միկրոֆոնների օգտագործման: Այժմ չափեք սա մինչև մի ամբողջ անտառ՝ արևային էներգիայով աշխատող հիպերծառերով, որոնք կարող են հաղորդակցվել, երբ կա հրդեհ, որսագողություն և այլն: Շատ ավելի գեղարվեստական ​​կիրառություններով, օրինակ՝ այգու ծառերը, որոնք տարբեր կերպ են ընդգծում իրենց՝ ելնելով այն բանից, թե քանի մարդ է նրանց գրկել: օր. Օրինակներն անվերջ են։

Կարո՞ղ եք մանրամասնել մեքենայական ուսուցման տեխնոլոգիան, որն օգտագործվում է վիբրացիոն օրինաչափությունների ակնթարթորեն մեկնաբանման համար, ինչպիսիք են մարդկային ժեստերը և դրանք փոխակերպելու ցանկացած թվային հրամանի:

Մենք օգտագործում ենք ստանդարտ էժան սարքավորում՝ մետաղադրամի չափի թրթռման սենսոր և չիպսեթ, որոնք ստեղծողները կարող են տեղադրել այն մակերեսի վրա կամ դրա տակ, որը ցանկանում են մեծացնել: Երբ նման մակերևույթի վրա իրադարձություն է տեղի ունենում, համապատասխան թրթռումը ֆիքսվում և ուղարկվում է չիպսեթ, որտեղ մեր ալգորիթմը մեկնաբանում է այն: Եթե ​​այն համապատասխանում է իրադարձություններից մեկին, որով ալգորիթմը նախապես վերապատրաստվել է, ստեղծվում է համապատասխան հաղորդագրություն: Նման հաղորդագրությունները կարող են օգտագործվել կամ տեղական մակարդակում, օրինակ, երբ միացված են մեքենայի կենտրոնական համակարգին, կամ խելացի օգնականին, կամ ժամանակավոր Raspberry Pie-ին և այլն, կամ ուղարկել ամպին:

Դիզայներները կարող են օգտագործել մեր ամպի վրա հիմնված պլատֆորմը` սահմանելու իրենց ցանկացած թվով իրադարձություններ. պլատֆորմը ավտոմատ կերպով ստեղծում է որոնվածը, որն այնուհետև բեռնվում է չիպսեթի վրա, կոդերի մեկ տող պետք չէ գրել:

Որո՞նք են այս տեխնոլոգիայի օգտագործման դեպքերը մանրածախ առևտրի ոլորտում:

Չնայած առկա իրավիճակին, ներկայումս մեծ ուշադրություն է դարձվում մանրածախ առևտրի ապագայի վերաբերյալ: Այն պետք է ինչ-որ կերպ տարբերվի, քան էլեկտրոնային առևտուրը, որը կարող է իրական փորձ առաջարկել:

Դիզայներները փորձարկել են HyperSurfaces-ը՝ ստեղծելու ինտերակտիվ արտադրանքներ, որոնք ցուցադրում են թվային բովանդակություն՝ ըստ այցելուների փոխազդեցության որոշակի ապրանքի հետ՝ միաժամանակ առաջարկելով ֆիզիկական և թվային փորձ:

Հիպերմակերևույթները կարող են օգտագործվել տարբեր ծրագրերում, որո՞նք են այն հավելվածներից մի քանիսը, որոնք, անձամբ դուք կարծում եք, որ հանրաճանաչ դառնալու մեծ հնարավորություն ունեն:

Հաշվի առնելով ներկա իրավիճակը, խելացի տնային հավելվածներում մեծ ուշադրություն է դարձվում: Եթե ​​դրանք առանց տեսախցիկի և խոսափողի են, և տվյալները մշակվում են տեղում, ապա նույնիսկ ավելի լավ:

Բայց կան բազմաթիվ այլ հավելվածներ, որոնք մենք կտեսնենք շատ շուտով։

Ի՞նչ տեսակի տվյալներ կարելի է հավաքել հիպերմակերևույթներից:

Բավականին շատ. Մենք կարող ենք դրանք բաժանել երեք լայն կատեգորիաների՝ մարդկային փոխազդեցություններ (ինչպես ինչ-որ բանի դիպչելը), ակուստիկ իրադարձություններ (օրինակ՝ ջուրը եռում է) և անսարքությունների կանխարգելում (օրինակ՝ շարժիչի ձայնի հայտնաբերումը նախքան այն կոտրելը): Այս կատեգորիաներից յուրաքանչյուրի համար HyperSurfaces-ը կարող է միաժամանակ պատմել մի քանի հատկություններ՝ սկսած իրադարձության ինտենսիվությունից մինչև փոխազդեցությունը հրահրելու համար օգտագործվող նյութի տեսակը և շատ ավելին:

Ինչպե՞ս կարող են արհեստական ​​ինտելեկտի մոդելներն օգտագործել այս տվյալները՝ որոշակի իրադարձություններ հայտնաբերելու համար, որոնք տեղի են ունենում իրական ժամանակում:

Մենք մշակեցինք թրթռումային իրադարձությունների իրական «տիեզերք», որոնք գրանցված են հարյուրավոր բոլոր տեսակի մակերեսների վրա: Թրթռումները տեղեկատվության աներևակայելի հարուստ տեսակ են, որոնց հետ կարելի է աշխատել:

Մեր պլատֆորմից օգտվելիս օգտատերերը կարող են անհավատալիորեն փոքր քանակությամբ դիտումներ գրանցել յուրաքանչյուր իրադարձության համար, որը նրանք ցանկանում են սահմանել, քանի որ մեր AI-ն ի վիճակի է այդքան շատ տեղեկատվություն կորզել նրանցից՝ մեր կառուցած այս «տիեզերքի» շնորհիվ:

Վերջապես, կարո՞ղ եք ասել մեզ, թե ինչու եք ընտրել համակարգչային գիտություն սովորելը:

Ես 4 տարեկանից հրապուրված եմ մաթեմատիկայով: Ինձ համար դա հիմնական գործիքն է նկարագրելու այն աշխարհը, որտեղ մենք ապրում ենք՝ զերծ լեզվի հետ կապված կողմնակալությունից: Երբ ես գնեցի իմ առաջին համակարգիչը, ես իմացա, որ համակարգչային գիտության միջոցով հնարավոր է մաթեմատիկան օգտագործել նման աշխարհը տարբեր ձևերով փոփոխելու համար: Ես սենսորներին տեսնում եմ որպես զույգ աչքեր, որոնք ֆիքսում են այն, ինչ կա աշխարհում, և ալգորիթմները, ինչպես վրձինը, որը նոր բան է հանում դրանից:

Շնորհակալություն հիանալի հարցազրույցի համար, այն ընթերցողները, ովքեր ցանկանում են ավելին իմանալ, պետք է այցելեն HyperSurfaces-ը: