Gil Elbaz、Datagenの共同創設者兼CTO – インタビューシリーズ

Gil Elbazは、DatagenのCTO兼共同創設者です。彼はテルアビブを拠点に活動しています。彼はTechnionでB.ScとM.Scを取得しました。Gilの修士論文の研究は3Dコンピュータビジョンに焦点を当てており、世界で最も優れたコンピュータビジョン研究会議であるCVPRで発表されました。Datagenは、新しい分野であるシミュレートデータの先駆けであり、シミュレートデータはシンセティックデータのサブセットであり、写真のように現実世界を再現することに重点を置いています。同社は2021年3月に18ミリオンドル以上の資金を調達してステルスモードから脱出しており、現在は拡張現実/仮想現実、ロボティクス、自動車などの分野でフォーチュン100企業と協力しています。

ロボティクスと機械学習に興味を持ったきっかけは何ですか？

アイザック・アシモフの『ファウンデーション』シリーズや『アイ、ロボット』などのSF本が、私にロボットが私たちの日常生活の一部になる未来について考えさせました。人間が行っている多くの面白くない、繰り返しのタスクがあります。私はそれらのタスクを行いたくなかったし、誰もが行いたいとは思っていませんでした。ロボティクスは技術的な必然性であると考え、将来のキャリアとしてロボティクスに進むことを決めました。

私は当初、ロボティクスの物理的な側面に焦点を当てて、Technionで機械工学の学位を取得しました。学位を取得するために、CADツールとその機能について深く学びました。これらのツールは、機械エンジニアが構造や機械装置（橋から車まで）を設計するために使用されます。私は、物理的な世界の遅い反復を扱わずに大きな影響を与える機会を見出しました。実践では、これらのプログラムには、エンジニアがよりシンプルで、安価で、安定した機械システムを作成するのに役立つ、機械学習/コンピュータビジョンの機能がほとんど、またはまったく組み込まれていませんでした（これは2015年のことです）。私は、3Dデータのコンピュータビジョンとディープラーニング（当時は非常に新しい分野でした）に取り組み、より賢いCADプログラムを作成することを目指しました。現代のディープラーニングの初期段階で働くことは、インターネットのようでした。

実践では、私の研究は、Technionの学部でディープラーニング革命をもたらした最初のものでした。これは後に、世界で最も優れたコンピュータビジョン会議であるCVPRに提出され、2017年のCVPRで発表しました。私の論文を発表し、会議に出席した人々と出会うことで、私の目標を固めることができました。コンピュータビジョンのコミュニティの規模（現在は少なくとも10倍大きい）を目の当たりにし、研究者たちが熱心に研究に取り組んでいるのを見て、私の方向性が決まりました。

Datagenの創設について語ってください。

Datagenは2018年に設立され、コンピュータビジョンネットワークのトレーニングデータを取得する方法を変えることを使命としています。1年前、Oculus Riftのデモを見せられました。VRヘッドセットとハンドヘルドリモコンデバイスでした。デモの後、私たちは「VRヘッドセットに高度なカメラが組み込まれているのに、ハンドヘルドデバイスが必要なのか」と疑問に思ったのです。ニューラルネットワークはすでにそれに対応できるほど進化していたのです。そこで、私たちは「データが問題だ」と気づきました。3D空間存在の課題を解決するために、コンピュータビジョンと3Dメタデータを使用する機会を見いだしました。VR/ARにのみ焦点を当てるのではなく、より包括的なアプローチで、3D AIアプリケーションを可能にするための十分で正確なトレーニングデータを生成することを目指しました。

人間と人間の環境との相互作用に焦点を当てて、Datagenはシミュレートデータの新しい分野の先駆けです。シミュレートデータはシンセティックデータのサブセットであり、写真のように現実世界を再現することに重点を置いています。現在、世界で最も革新的な企業と協力してコンピュータビジョンの開発を促進し、スペースの最も尊敬される投資家によって支援されています。

シンセティックデータについて、読者が不明な点がある場合は説明してください。

シンセティックデータは、直接測定または観察によって収集されるのではなく、アルゴリズムまたはシミュレーションによって生成されるトレーニングデータです。コンピュータビジョンの文脈では、シンセティックデータは、人工知能をトレーニングするために必要なメタデータとともに生成されたコンピュータ画像です。プライバシー問題や物理的な制限、経済的な制限など、シンセティックデータの重要性は、機械学習やAIでは過大評価することができません。最近の報告書によると、Gartnerは、2024年までに、AIや分析プロジェクトの開発に使用されるデータのほとんどは、人工的に生成されることになるだろうと予測しています。

シンセティックデータの利点について説明してください。

短い答えは、手動でのデータ収集のすべての欠点を取り除くことです。シンセティックデータの利点は、多様なデータセットを大規模に生成するためのコストのかかる、時間のかかるプロセスを避けることです。また、人間のエラーを起こしやすい手動の注釈付けの必要性もなくなります。

シミュレートデータについて説明してください。

シミュレートデータは、シミュレーションによって生成されるシンセティックデータです。GANs（およびその他の最先端の機械学習手法）を使用して、3Dオブジェクトを生成し、現実世界の高度にリアリスティックなシミュレーションの中に配置します。シミュレーションは、写真のように現実世界で収集されたデータとともに、物理、照明などのメタデータを生成します。したがって、シミュレートデータは、写真のようにリアリスティックで、コンテキストに基づいて生成された、3Dイメージです。

Datagenはシミュレートデータをどのように生成していますか。

Datagenのテクノロジーは、顧客のニーズに合わせてカスタマイズされたシミュレートデータを生成します。プロジェクトのすべての側面を考慮して、コンピュータビジョンシステム、レンズの仕様、照明、環境、人口統計などのパラメータを設定します。Datagenは、GANsやその他の最先端のツールやテクニックを使用して、人間の頭部の動的な表情から、AIを感情分析にトレーニングするために、車内の乗客を監視するための車両内装から、ビデオ会議アプリケーションのための家の環境まで、多様なアセットを生成します。各アセットタイプについて、Datagenは、皮膚の色や眉の高さ、家具のサイズ、色、形状など、数多くの離散的な軸にわたる変数を導入します。これらのパラメータは、特定のアプリケーションに合わせて微調整されています。

これらの機能により、Datagenのデータセットは、大規模で多様性に富み、また、ユニークなシステムをユニークなタスク（またはタスクのセット）にトレーニングするために最適化されています。さらに、各アプリケーションの特定の注釈/メタデータの要件も考慮しています。

ロボティクスにおけるシンセティックデータと/orシミュレートデータの使用例について説明してください。

シミュレートデータをロボティクスで使用する最大の利点の1つは、まだ開発中のハードウェアの画像を生成できることです。ロボットの「脳」（AI）と「体」（ハードウェア）は、並行して開発できます。トレーニングは、最終製品が完全にプロトタイプ化されるのを待たずに進化できます。さらに、シミュレートデータは、ロボットとその環境の相互作用を簡単に考慮できます。たとえば、ロボットが組み立てラインから不良品を取り除く場合、シミュレートデータは、不良品のすべての物理的な欠陥を生成できます。また、ロボットの視点から、ロボットアームの全範囲の動きや、オブジェクトとの相互作用を捉えることができます。さらに、3Dメタデータにより、画像を1つ1つ手動で注釈付ける必要がなくなります。

スマートカー開発におけるシミュレートデータの使用例について説明してください。

スマートカー開発におけるシミュレートデータは、特定の車両モデルを設計する際に、データセットを簡単に開発できるようにします。シミュレート画像データを使用すると、エンジニアは、運転手が眠っているか、気を散らしているか、運転手がハンドルから手を放しているかなどのエッジケースをより効果的に検出できます。また、運転手や乗客の多様性を考慮し、画像の角度や照明などの変数を導入できます。すべてこれらのことが、実際の人のプライバシーを侵害することなく行えます。

最近、Datagenは多数の新しい採用を発表しました。これは会社の将来にどのような意味がありますか。

最近のアドバイザリーボードと経営陣への新しい人事は、AIとコンピュータビジョンの分野で最も優れた専門家たちです。彼らの知識、洞察力、経験は、Datagenの成長を促進し、まだ若いが機会に満ち溢れた業界を切り開くのに役立ちます。未知の多い分野では、知識は何よりも貴重です。

Datagenについてさらに何か追加の情報がありますか。

Datagenは、テルアビブを拠点に活動しています。イスラエルは、短期間でグローバルなテクノロジーハブに成長し、活気あるスタートアップエコシステムとエネルギッシュな投資コミュニティを擁しています。イスラエルはサイバーセキュリティを中心としたテクノロジーハブと見なされることが多いですが、AIやデータを中心としたテクノロジーは、近年急成長しています。現在、イスラエルには680以上のAI企業があり、合わせて45億ドル以上の資金を調達しています。この急成長は、エンジニアの高濃度とイスラエルの世界的に有名な大学に負債しています。これらの学術機関は、才能と最新のテクノロジーへのアクセスを提供しています。Datagenは、過去2ヶ月で20人以上の従業員を雇用し、セールス、マーケティング、ソフトウェア、DevOps、製品部門にさらに人員を増員する予定です。

ご協力ありがとうございました。Datagenについてもっと知りたい読者は、Datagenを訪問してください。