HEAVY.AIのVP of ProductであるDr. Mike Flaxman – インタビューシリーズ

Dr. Mike Flaxmanは、現在、HEAVY.AIのVP of Productであり、以前はProduct ManagerとしてSpatial Data Scienceプラクティスを率いていた。彼は、20年以上にわたって空間環境計画に携わってきた。HEAVY.AIに入社する前は、Geodesign Technologies, Inc.を設立し、GeoAdaptive LLCを共同設立し、2つのスタートアップで空間分析技術を計画に適用していた。スタートアップに入る前は、MITで計画教授であり、ESRIでインダストリーマネージャーだった。

HEAVY.AIは、リアルタイムの高影響力データ分析を可能にするハードウェアアクセラレーションプラットフォームである。GPUとCPUの両方の処理を利用して、大規模なデータセットを迅速に照会し、SQLと地理空間データをサポートする。プラットフォームには、インタラクティブダッシュボード、クロスフィルタリング、スケーラブルなデータ視覚化のための視覚分析ツールが含まれており、さまざまな業界で大規模なデータ分析を効率的に行うことができる。

あなたの専門的な背景と、HEAVY.AIに入社した経緯についてお話しください。

HEAVY.AIに入社する前は、学術界で教鞭をとり、最終的にMITで空間分析を教えていた。私はまた、小規模なコンサルティング会社を経営しており、多様な公共部門のクライアントがいた。私は17カ国でGISプロジェクトに携わってきた。私の仕事は、私をInter American Development Bankのような組織にアドバイスすることから、ESRIで建築、エンジニアリング、建設のためのGISテクノロジーを管理することまで、様々な分野に連れて行った。

私は、HEAVY.AIと出会った最初の経験を鮮明に覚えている。それは、私がコンサルタントとして働いていたときで、フロリダビーチのハビタット保全プログラムのシナリオ計画を担当していた。私の同僚と私は、30m Landsatデータと5cm LiDARデータを使用して海亀のハビタットをモデル化しようとして苦労していた。ただし、予算を大幅に増やすことはできなかった。そこで、私は数十年間使用してきたツールを置き、そして新しいものを探すことにした。HEAVY.AIは、私が必要としていたデータをスムーズにレンダリングし、瞬く間に私を惹きつけた。

数年が経過し、HEAVY.AIが行っていることはまだユニークで、GPUアナリティクスへの初期の賭けは、業界がまだ必要としている場所にあると考える。HEAVY.AIは、大規模なデータへのアクセスを民主化することに重点を置いている。これには、データのボリュームと処理速度の要素が含まれるが、最近では、大規模な言語モデルが登場し、空間モデリングをより多くの人にアクセス可能にしている。現在、複雑なインターフェースを数年間学習するのではなく、HEAVY.AIと会話を始めることができる。プログラムは、コマンドを生成し、関連する視覚化を提示する。

この使いやすさを提供することは、当然、非常に難しい。現在、HEAVY.AIのVP of Product Managementとして、私は製品の機能と能力の優先順位を決定することに深く関与している。私のGISの豊富な経験は、私に顧客のニーズを理解し、開発ロードマップを導く能力を与えてくれた。

あなたの空間環境計画とスタートアップでの経験は、HEAVY.AIでのあなたの仕事にどのように影響していますか。

環境計画は、人間のニーズと自然界の両方を考慮する必要があるため、特に課題が多い分野である。一般的な解決策は、参加型計画とリモートセンシングおよびGISの技術を組み合わせることだった。行動計画を決定する前に、コンピューターで視覚化を使用して複数のシナリオをシミュレートし、その影響を評価した。参加型プロセスを使用することで、さまざまな種類の専門知識を組み合わせて、非常に複雑な問題を解決することができた。

HEAVY.AIでは通常、環境計画を行わないが、このパターンはビジネス環境でも非常に効果的である。顧客にビジネスの重要な部分のデジタルツインを構築するのを助け、シナリオを迅速に作成および評価できるようにする。

私は、教える経験から、特に複雑なソフトウェアシステムのユーザーに対する深い共感を持っている。1人の学生がどこかで躓くことはランダムだが、数十人または数百人が同様のエラーを犯す場合は、設計上の問題があることを知っている。私の好きなソフトウェア設計の側面は、これらの学びを取り入れ、新しいシステムの世代を設計することである。

HeavyIQが自然言語処理を使用してデータの探索と視覚化を容易にする方法について説明してください。

現在、誰もが新しいgenAIモデルを推しているように見えますが、ほとんどは忘れ去られたクローンである。私たちは異なる道を選択した。精度、再現性、プライバシーは、ビジネス分析ツール、特に大規模言語モデルを使用して生成されたものには不可欠な特性であると考える。したがって、これらを私たちの提供の基本レベルで構築した。たとえば、モデル入力を厳密に企業データベースと企業セキュリティパーミター内にあるドキュメントに制限する。出力をHeavySQLとチャートの最新バージョンに制限する。つまり、どのような質問を問いかけられても、私たちのデータで答えを試み、正確にどのように導き出したかを示す。

これらの保証が整ったら、私たちの顧客にとっては、どのようにクエリを処理するかはあまり関係がない。ただし、消費者向けgenAIとは異なり、ビジネスユーザーがビジネスデータに問いかける質問の種類に大量のモデルを微調整する。たとえば、私たちのモデルは空間および時間シリーズの結合に優れており、これらはクラシックSQLベンチマークにはないが、私たちのユーザーが毎日使用する。

これらのコア機能を、HeavyIQというNotebookインターフェースにパッケージ化した。IQは、自然言語処理を使用して、データの探索と視覚化を可能な限り直感的に行えるようにすることである。英語で質問をしてください。 HeavyIQはそれをSQLクエリに変換し、私たちのGPUアクセラレータデータベースが迅速に処理する。結果はデータとしてだけでなく視覚化として提示される。マップ、チャートなど、最も関連性の高いものを使用する。迅速なインタラクティブなクエリを可能にすることが重要であり、特に大規模または高速で変化するデータセットを扱う場合にそうである。重要なのは、最初に問いかける質問ではなく、3つ目の質問で本当の洞察が得られることが多いということである。HeavyIQは、そのようなより深い探索を促進するように設計されている。

HeavyIQを使用することの、伝統的なBIツールよりもtelcos、utilities、政府機関での主な利点は何ですか。

HeavyIQは、大規模で高速なデータを扱う環境で優れています。伝統的なBIツールは、データのボリュームと速度に苦労することが多い。たとえば、テレコミュニケーションでは、数十億の通話レコードがあるかもしれませんが、ドロップされた通話に焦点を当てる必要があります。HeavyIQは、GPUインフラストラクチャのおかげで、データを10〜100倍速く処理できます。この速度と、インタラクティブなクエリと視覚化の機能は、リスク分析やリアルタイムのシナリオプランニングに不可欠です。

もう1つの利点は、空間および時間SQLクエリが非常に強力な分析ツールであるということです。ただし、手動で書くのは遅いまたは困難な場合があります。システムが「好奇心の速度」で動作すると、ユーザーはより多くの質問を問いかけ、より繊細な質問を問いかけることができます。たとえば、テレコムエンジニアは、モニタリングシステムで機器故障の時間的なスパイクを認識し、特定の施設で何かが間違っているという直感を持ち、空間クエリでマップを返すことができます。

HeavyIQを使用する際にメタデータ漏洩を防ぐための措置は何ですか。

上記のように、HeavyIQはプライバシーとセキュリティをコアで構築した。データだけでなく、さまざまな種類のメタデータも含まれる。テーブルと列のメタデータを使用して、質問に必要な情報を含むテーブルと列を決定する。提供された場合、ドキュメントを内部的に使用して、リトリーバル増強生成（RAG）を支援する。言語モデル自体もさらにメタデータを生成する。特に後者の2つは、高いビジネス上の機密性を持つ可能性がある。

サードパーティモデルとは異なり、データが外部サーバーに送信されるのではなく、HeavyIQは私たちのプラットフォームの残りの部分と同じGPUインフラストラクチャでローカルに実行される。これにより、データとメタデータがあなたの管理下に残り、漏洩のリスクはありません。最高レベルのセキュリティが必要な組織の場合、HeavyIQは完全にエアギャップ環境で展開でき、機密情報が特定の機器を離れることはありません。

HEAVY.AIは、GPUインフラストラクチャを使用して、大規模なデータセットで高パフォーマンスとスケーラビリティをどのように実現していますか。

秘密のソースは、基本的に他のシステムで一般的なデータ移動を回避することにある。コアでは、GPUで実行するように設計された専用のデータベースから始まる。10年以上にわたってこれに取り組んでおり、GPUアクセラレータアナリティクスでは最高のクラスのソリューションを持っていることを信じている。

最良のCPUベースのシステムは、GPUの中程度のものよりも前に蒸発する。CPUでこれが起こると、データをコア間で分散し、次にシステム間で分散する（「水平スケーリング」と呼ばれる）戦略が必要になる。このアプローチは、時間が重要でない状況では機能するが、一般的にはネットワークパフォーマンスでボトルネックが発生する。

クエリだけでなく、他の多くのタスクでもデータ移動を回避する。まず、データを移動せずにグラフィックをレンダリングできる。次に、ML推論モデルを実行する場合もデータを移動せずに実行できる。データを大規模言語モデルで問い詰める場合も、またデータを移動せずに実行できる。データサイエンティストとして、GPUでデータを問い詰めたい場合は、データを移動せずに実行できる方法を提供する。つまり、私たちがクエリだけでなく、レンダリングも10〜100倍速く実行できるということである。大規模なデータセット、天候モデルのように、テレコムの通話レコード、または衛星画像のようなものを扱う場合、このようなパフォーマンスのブーストは絶対に不可欠である。

HEAVY.AIは、大規模なデータ分析とAIの急速に変化する環境で競争上の優位性をどのように維持していますか。

それは素晴らしい質問であり、常に考えることである。ビッグデータ分析とAIの風景は、非常に速いペースで進化しており、新しいブレークスルーとイノベーションが常に発生している。GPUデータベース技術に10年の先行があることは、間違いなく役に立つ。

私が考える鍵は、私たちのコアミッションにしっかりと焦点を当てていることである。つまり、大規模で地理空間データへのアクセスを民主化することである。これには、GPUアクセラレータアナリティクスの限界を不断に押し広げることと、地理空間データのこのドメインでの製品のパフォーマンスと機能を超えることを含む。私たちの製品が、顧客に変革的な価値を提供することに尽力している。技術だけでは十分ではない。顧客とその進化するニーズに密接に接続しておく必要がある。最終的に、私たちの競争上の優位性は、ユーザーに価値を提供することにある。市場のペースを維持しているのではなく、ビッグデータとAIの可能性の限界を押し広げている。

HEAVY.AIは、HeavyEcoを通じて、緊急対応努力をどのように支援していますか。

HeavyEcoは、私たちが大規模なユーティリティ顧客が、今日の天候モデルの出力や視覚化を簡単に取り込むのに大きな課題を抱えているのを見たときに構築した。1つの顧客は、データを読み込むだけで4時間かかっていた。速い天候の状況では、たとえば火事の場合、それは十分ではなかった。HeavyEcoは、緊急事態の際にリアルタイムの洞察を提供するように設計された。速い決定が必要な状況で、可能な限り最高のデータに基づいて決定を下す必要がある。HeavyEcoは、NOAAやUSGSのような権威あるモデル用のプロフェッショナルに管理されたデータパイプラインとして機能する。上に、シナリオを実行し、建物への影響をモデル化し、データをリアルタイムで視覚化する。第一応答者にとって、最も重要な情報が必要なときにそれを提供する。複雑で大規模なデータセットを、緊急時に即座の決定を下すことができるインテリジェンスに変えることである。

最終的に、私たちの目標は、ユーザーが思うがごとくデータを探索できるようにすることである。複雑な空間モデルを実行したり、天候予報を比較したり、地理空間時間シリーズでパターンを特定しようとしているかに関係なく、スムーズに実行できるようにしたい。技術的な障壁がユーザーの道を阻んでいないようにしたい。

HEAVY.AIの独自のLLMは、精度とパフォーマンスの点で、他のサードパーティのLLMとどのように異なりますか。

私たちの独自のLLMは、テキストからSQLや視覚化への変換などの分析に特化しています。従来のサードパーティモデルの精度が、私たちのユーザーの厳格な要件を満たさないことがわかったので、オープンソースモデルの範囲を微調整し、業界のベンチマークに対してテストしました。

私たちのLLMは、特に地理空間および時間データで、ユーザーが必要とする高度なSQL概念に対してはるかに正確です。さらに、GPUインフラストラクチャ上で実行されるため、セキュリティも高い。

モデル機能に加えて、管理者とユーザーがドメインまたはビジネスに関連するメタデータを追加するためのフルインタラクティブユーザーインターフェイスも提供する。たとえば、ベースモデルが期待どおりに機能しない場合は、列レベルのメタデータをインポートまたは調整したり、ガイダンス情報を追加したりして、すぐにフィードバックを受けることができる。

HEAVY.AIは、さまざまな業界の未来を形作る上で、地理空間および時間データ分析の役割をどのように見ていますか。

私たちは、地理空間および時間データ分析が、多くの業界の未来を形作る上で非常に重要になることを信じている。私たちが注力しているのは、より良い決定を下し、迅速に進化することである。テレコム、ユーティリティ、政府機関、またはその他の業界に属しているかに関係なく、リアルタイムでデータを分析および視覚化する能力は、ゲームチェンジャーとなる可能性がある。私たちのミッションは、このような強力な分析を、すべての人が利用できるようにすることである。巨大なリソースを持つ大企業だけが利用できるものではなく、顧客が利用できるデータを活用して、問題が発生したときに解決策を講じることができるようにしたい。データが成長し、複雑になるにつれて、私たちの役割は、ツールがそれに合わせて進化することを保証することである。顧客が次のステップにいつでも準備ができていることを確認する。彼らが、

あなたに感謝します。この素晴らしいインタビューについて、もっと知りたい読者は、HEAVY.AIを訪問してください。