グラヴィティのエドワード・クイ氏（Founder & CEO）- インタビュー・シリーズ

エドワード・クイは、グラヴィティ（Graviti）の創設者兼CEOです。グラヴィティは、開発者が非構造化データとやり取りする方法を根本的に変える次世代のデータ・プラットフォームを構築する会社です。グラヴィティを使用すると、AI開発者はデータの取得、保存、処理をより迅速かつ簡単に実行できるようになります。これは、すべての業界にAIを活用するために必要な基盤です。

あなたは機械工学を学んだ出身ですが、コンピューター・サイエンスと人工知能に転向した理由を教えてください。

2012年に、機械工学を学ぶために大学に入学しました。ペンシルバニア大学で機械学習についての授業を受けたのですが、それは私にとって目から鱗の瞬間でした。私は、その分野が将来に大きな影響を与えるものであると直感的に感じ、キャリアをそこに置くことを決意しました。その後、コンピューター・サイエンスに転向しました。

卒業後、ペンシルバニア大学で強化学習に関する研究を行いました。2015年、元の上司であるジェフ・スナイダーがUberに移籍し、私もUber ATGに参加することになりました。那が私の自走車産業でのキャリアの始まりでした。

グラヴィティの創設についての話を聞かせてください。

Uberでの仕事は、初期の段階で非常に複雑でした。人々は大きな機械学習モデルを使用しておらず、計算能力やデータ管理プラットフォームが不足していました。私たちが自走車用に収集したデータはすべて非構造化されていました。例えば、画像、動画、LIDAR点など、実世界のセンサーからのすべてのデータが非構造化されていました。毎日大量の非構造化データを収集し、それを保存、管理、活用することが大きな問題でした。

Uberでの3年間の仕事を経て、私は大規模な非構造化データの管理方法を改善する機会を見つけました。そこで、2019年にグラヴィティを設立し、AIの革新を加速するために非構造化データ管理プラットフォームを構築することを目指しました。

グラヴィティがどのようにして大規模な非構造化データを管理するプラットフォームであるかについて説明してください。

グラヴィティは、革新的AIアプリケーションを実現するために大規模な非構造化データを扱える最初のデータ・プラットフォームを立ち上げることを目指しています。このプラットフォームは、開発者がチームで大規模な非構造化データを管理する手間を軽減し、開発者の時間を解放します。

AI開発では、利用可能な情報のほとんどが低品質で非構造化されています。開発チームは、モデルを構築する時間ではなく、非構造化データの特定、増強、またはクレンジングに50%以上の時間を費やします。グラヴィティは、開発者が非構造化データをより専門的に管理できるようにし、AIモデルをトレーニングするための時間を増やします。

私たちは、開発者を3つの次元で支援しています：データの発見、データの反復、ワークフローの自動化。

データの発見：

グラヴィティは、データをホストする機能を提供し、生データ、注釈、メタデータをより簡単に整理できるようにします。開発者がグラヴィティを通じてさまざまなデータセットにアクセスする場合、データ形式を変換する必要がなくなり、管理、クエリ、注釈の付与などの操作が容易になります。グラヴィティは、生データや注釈の喪失のリスクを減らし、開発者がデータセットの品質を評価するためのデータ視覚化機能を提供します。これにより、開発者は少なくとも8時間/週を節約できます。

データの反復：

開発者がAIをトレーニングする際、さまざまなバージョンのデータセットでテストし、結果を確認し、注釈を付ける必要があります。チームメンバーが同じプロジェクトに取り組んでいても、さまざまな編集やバージョンを追跡することは課題です。グラヴィティは、開発者が注釈をアップロードしてプロジェクトの進捗を追跡し、同時に作業できるように、さまざまなレベルのアクセス権を割り当てる機能を提供します。

ワークフローの自動化：

「アクション」という機能を使用すると、エンジニアはワークフローを自動化し、繰り返し、時間のかかる手作業のタスクを削減できます。これにより、開発者はワークフローを実現するために大きな手作業スクリプトを書く必要がなくなり、必要な作業に集中できるようになります。

非構造化データはAIの未来である理由を教えてください。

現在、企業の80%以上のデータは非構造化されています。画像、録音、動画、ソーシャルメディアの投稿などが含まれます。AIは、非構造化データから価値を提供するための鍵です。企業は、非構造化データを利用して、深い調査や分析を支援し始めています。

グラヴィティは最近、Linux Foundationの下で非営利のオープン・データ・プロジェクトであるOpenBytesを立ち上げました。OpenBytesについて具体的に説明してください。

OpenBytesの使命は、データの標準、形式、プロセスの創出を通じて、AIコミュニティでのデータの共有を促進することです。OpenBytesの範囲には、オープン・データセットのキュレーション、オープン・データ・スペック、コラボレーションによる開発が含まれます。これらの開発は、オープン・ライセンスの下で行われ、ドキュメント、テスト、統合、他のアーティファクトの作成を含みます。

OpenBytesは、データ・コントリビューターの責任リスクを軽減できます。データセットの所有者は、データ・ライセンスの知識が不足しているため、データセットを公開することを躊躇しています。データ・コントリビューターがOpenBytesに参加すると、彼らのデータは保護され、より多くのオープン・データが利用可能になります。

また、データの公開、共有、交換の際に、標準的なデータ形式を生成しています。統一された形式により、データ・コントリビューターはデータセットを理解し、必要なデータを見つけることが容易になり、より高品質なオープン・データセットの貢献につながります。

オープン・ソース・データセットの利点について教えてください。

研究者にとっては、無料のリソースが利用できるため、モデルをトレーニングし、研究を完了することが容易になります。

企業にとっては、AI能力を構築し、伝統的な企業からAI企業への移行を促進することができます。

グラヴィティはどのようにしてデータセットの品質を保証していますか。

人気のあるデータセットであるCOCOやKITTIでも、バグが発生することがあります。グラヴィティは、データセットの品質を評価するモデルを確立したり、技術的な革命がコミュニティーに解決策をもたらすことを信じています。これは、グラヴィティの将来の使命の一部でもあります。

開発者が将来データにアクセスする方法についてのあなたのビジョンを教えてください。

少量のデータの場合は、開発者が簡単にアクセスできるようになるべきです。大規模なデータセットの場合は、フェデレーテッド・ラーニング技術が、中央サーバーにデータを保存することなく、共同で機械学習を行えるように支援します。

グラヴィティについてさらに何か共有したいことがありますか。

グラヴィティは進化を続けています。クライアントからのフィードバック、スタートアップ、企業、個々の開発者、研究者からのコラボレーションやパートナーシップの機会にも耳を傾けています。

私たちは、オープン・データからAI開発の大きな機会を近い将来見ています。オープン・データの共有と貢献のコミュニティーを構築しています。これは、研究者が科学の境界をさらに押し広げるだけでなく、企業がモデルを洗練し、技術を進化させるための相互に利益のある環境にもなります。

素晴らしいインタビュー、詳細を知りたい読者はグラヴィティを訪問してください。