Stephen Miller, Co-Fondatore & SVP of Engineering at Fyusion – Interview Series

Stephen Miller è il co-fondatore e SVP of Engineering at Fyusion, un’azienda di imaging 3D e visione artificiale, parte del gruppo Cox Automotive. Prima di fondare Fyusion, era uno studente di dottorato presso l’Università di Stanford, dove studiava scienze informatiche, e lavorava sulla robotica personale come la piegatura della biancheria e l’annodamento chirurgico durante i suoi studi undergraduate alla UC Berkeley. È un Google Hertz Fellow, un SAP Stanford Graduate Fellow e un alunno NSF Fellow.

Potresti spiegare cosa è Fyusion e come consente la cattura e la visualizzazione facile dei dati 3D?

Fyusion è un’azienda di visione artificiale che fornisce esperienze 3D guidate dall’IA per i clienti. Consente alle persone di catturare immagini 3D tramite un’app semplice per smartphone che funziona sulla maggior parte dei dispositivi Android e iOS. L’app ha una guida passo dopo passo e è progettata per essere utilizzata da chiunque, indipendentemente dalle capacità tecniche. Ci vogliono solo un paio di minuti per catturare l’immagine. Da lì, il nostro motore AI, ALIS, può analizzare le immagini 3D e trasformare i dati visivi in informazioni azionabili. Al momento ci concentriamo sull’utilizzo di immagini 3D per diagnosticare i danni esterni alle auto.

Potresti spiegare come gli algoritmi utilizzano il formato di file .fyuse per consentire a una singola fotocamera smartphone di creare immagini 3D?

Trovo utile considerare il formato .fyuse insieme alle foto e ai video. Una foto cattura un momento nel tempo da un angolo fisso, e un video cattura una serie di quei momenti in una timeline lineare. Al contrario, un’immagine .fyuse cattura ciò che noi chiamiamo “un momento nello spazio”. Un osservatore non è confinato a un singolo angolo o a una timeline lineare: può vedere non solo un lato di qualcosa, ma anche intorno ad esso.

Per creare un’immagine .fyuse, il fotografo ruota intorno al soggetto in una direzione con una fotocamera cellulare. Alternativamente, la tecnologia Fyusion è anche compatibile con soluzioni di imaging fisse e soluzioni di imaging non tradizionali come i droni.

Il nostro formato di file .fyuse è ciò che porta queste immagini alla vita. È leggero e consente un’interattività complessa e multifacetta. È anche completamente compatibile con laptop, tablet e smartphone che l’utente medio ha già a disposizione.

Potresti discutere alcuni dei dati che vengono catturati e analizzati con Fyusion?

Con le auto, ALIS riconosce ogni parte del veicolo e può quindi determinare dove ci sono danni, la dimensione e la gravità dei danni e eliminare potenziali falsi positivi, come la sporcizia sollevata dalla strada. La tecnologia che abbiamo sviluppato e brevettato può risolvere altri problemi, ma questo è quello su cui ci concentriamo al momento.

Potresti discutere cosa è l’AI-based Lightfield Information Suite (ALIS)?

ALIS è il motore dietro ogni prodotto Fyusion. Consente l’imaging 3D leggero e la comprensione visiva profonda. Ci sono tre parti che compongono ALIS: Capture, Engine e Viewer. Nella sezione Capture, l’applicazione mobile contiene tutorial integrati e flussi di lavoro personalizzabili che consentono agli utenti di catturare immagini 3D di alta qualità utilizzando la maggior parte degli smartphone sul mercato. La cattura di immagini Fyusion supporta anche DSLR, droni e una serie di altri dispositivi.

Nel secondo passaggio, Engine, ALIS analizza quelle immagini 3D e le trasforma in informazioni azionabili, come i tipi di danni richiesti dai nostri clienti. Può anche fornire supporto per le sue scoperte creando immagini 2D ad alta risoluzione dei danni che trova.

Infine, il Viewer visualizza il formato di file .fyuse. Il .fyuse è brevettato e leggero e fornisce un’esperienza 3D immersiva con tempi di caricamento rapidi. Possiamo allegare tutti i tipi di esperienze a un .fyuse, inclusi audio, video e, naturalmente, immagini 2D.

Fyusion è pronta sia per AR che per VR, quanto grande pensi che saranno queste applicazioni nel futuro?

La realtà aumentata è un’industria da miliardi di dollari che sta diventando sempre più mainstream, e sta diventando sempre più facile catturare l’ambiente in 3D grazie a dispositivi mobili potenti e reti a bassa latenza. Man mano che queste tecnologie si diffondono nel mainstream, le aspettative dei clienti sulle esperienze online aumenteranno velocemente come i creatori di contenuti possono tenere il passo.

In particolare nel settore automobilistico, con l’acquisto di auto che sta diventando sempre più online, ci aspettiamo un aumento di interesse per AR, VR e elenchi 3D nei prossimi anni. L’obiettivo è trasformare una semplice pagina di dettaglio del veicolo (VDP) in una pagina di esperienza del veicolo (VEP), aiutando sia i grandi che i piccoli rivenditori di auto a continuare a prosperare. Ciò può essere qualsiasi cosa, dall’aggiungere loghi 3D e tag di media ricchi alle liste, o consentire agli acquirenti di posizionare virtualmente un set di mazze da golf nel bagagliaio di un’auto per vedere come si adattano all’interno.

Sarà emozionante vedere come queste applicazioni inizieranno a lavorare nel mainstream. Non credo che sarà una lunga attesa.

Potresti discutere il miglioramento del tasso di clic e del ricavo che si vede nel commercio elettronico utilizzando immagini 3D rispetto a immagini 2D?

Sono più familiare con le vendite all’ingrosso e al dettaglio di auto. Le immagini 3D hanno creato un nuovo livello di fiducia per gli acquirenti online, il che è particolarmente critico per articoli di grandi dimensioni come le auto.

I nostri dati interni indicano che le immagini 3D aumentano l’engagement degli utenti e il tempo trascorso sulle pagine di dettaglio del veicolo, il che a sua volta è stato dimostrato aumentare le vendite di auto. Fornire un’esperienza 3D realistica del veicolo costruisce anche un sentimento positivo nei confronti del fornitore aumentando la fiducia.

Una delle opzioni con Fyusion è quella di elaborare i dati localmente o sul cloud, potresti discutere i vantaggi di ciascuna?

Localmente, l’AI edge costringe gli sviluppatori a lavorare all’interno di vincoli considerevoli, in particolare per l’uso di telefoni cellulari. Oltre alle preoccupazioni standard per qualsiasi sviluppatore AI – Quanto è ottimizzato la rete? Quanto sono affidabili i risultati? – ci sono preoccupazioni pratiche che stabiliscono limiti chiari. Pressione della memoria, scarica della batteria, la possibilità che il tuo processo venga messo in background dall’utente o dal sistema operativo, ecc. E questo supponendo che CPU e GPU comparabili siano disponibili sull’edge. Anche per i dispositivi flagship, ciò è raramente il caso.

Devi pianificare ogni possibile caso limite; mentre, nel cloud, qualsiasi soluzione può essere monitorata e regolata.

Ma collettivamente parlando, l’AI edge potrebbe essere considerata la soluzione di “autoscaling” perfetta: per ogni nuovo utente, hai a disposizione una macchina interamente nuova. Se hai ottimizzato la tua rete per funzionare interamente sull’edge, puoi servire facilmente due, o due milioni, clienti.

Mentre il hardware più potente esisterà sempre sul cloud, è generalmente accettato che i dati siano il re. Più dati, e più sono vicini a quelli grezzi, meglio è. L’AI sull’edge ha accesso ai dati di input grezzi non elaborati, senza restrizioni. Mentre per una soluzione cloud AI, i dati di input devono essere elaborati (compressi, parziali) o enormi, al punto in cui la larghezza di banda diventa una preoccupazione seria.

Poiché è la più vicina all’utente, l’AI edge apre una gamma di possibilità che l’AI cloud non ha. Se è ottimizzato per funzionare in tempo reale, può fornire feedback in tempo reale. Ciò significa che puoi costruire soluzioni che non solo inglobano i dati, ma incoraggiano gli utenti a fornire migliori dati.

Come il 5G consentirà una rapida crescita nelle applicazioni della tecnologia di visione artificiale?

A velocità di connessione più veloci, puoi spostare più elaborazione sul cloud, il che apre possibilità per tutte le nuove applicazioni di visione artificiale. Tuttavia, dipende dall’applicazione e da quanto sarà ampiamente adottata.

Il 5G potrebbe avere un impatto frammentato e aumentare ulteriormente la divisione digitale, poiché alcune parti del mondo hanno connettività sempre più veloce, mentre altre aree continueranno ad avere connettività lenta. Le applicazioni focalizzate sulle persone con accesso al 5G beneficeranno ovviamente. Ma le applicazioni più ampiamente adottate potrebbero dover scegliere tra spendere tempo e denaro per ciò che sarà essenzialmente una delle due versioni della stessa applicazione, o attenersi a una versione meno robusta ma che può funzionare su quasi ogni connessione.

Quali passi sta intraprendendo Fyusion per sfruttare il futuro rollout del 5G?

Vorrei premettere che Fyusion ha trascorso molto tempo assicurandosi che i clienti possano accedere alle nostre applicazioni anche su vecchi telefoni con scarsa disponibilità di banda. Con Manheim da solo, la nostra tecnologia ha immaginato oltre un milione di auto, e non avremmo raggiunto questo risultato altrimenti.

Detto questo, siamo molto emozionati da ciò che stiamo vedendo adesso – è una trifecta di velocità di elaborazione in aumento, connettività 5G e nulla di meno di una rivoluzione nelle fotocamere dei telefoni. Mettili tutti insieme e ottieni alcuni nuovi sviluppi che purtroppo non posso condividere con te ancora.

C’è qualcos’altro che vorresti condividere su Fyusion?

È un momento molto emozionante per lavorare nella visione artificiale – come disciplina, stiamo entrando nel mainstream dopo molti anni di essere discussi come una tecnologia del futuro. Fyusion sta crescendo rapidamente e stiamo assumendo scienziati di visione artificiale da tutto il mondo. I nostri membri del team possono lavorare da qualsiasi luogo, ma sono sempre benvenuti nei nostri uffici a Potrero Hill.

Grazie per la grande intervista, i lettori che desiderano saperne di più possono visitare Fyusion.