ルマナの共同創設者兼CTO、オフィル・ムーラ – インタビュー・シリーズ

オフィル・ムーラ、ルマナの共同創設者兼CTOは、3Dおよびコンピュータビジョン技術において10年以上の深い専門知識を持ち、コード化された光、ステレオ、LiDARモダリティを横断したソリューションのパイオニアおよびスケーラビリティを持ち、ソフトウェア、電気システム、ロボティクス、ML/AI、医療機器の分野で学際的な開発をリードしてきました。ルマナでの現在の役割に就く前は、インテルで約15年間勤務し、RealSense 3Dプラットフォームのアーキテクトを務め、ハードウェア、ファームウェア、システムアーキテクチャを含むチームを率いました。

ルマナは、先進的なビデオセキュリティおよび視覚インテリジェンス企業であり、AIを使用してリアルタイムで現実世界のイベントを検出して対応することで、既存のカメラをスマートで感知可能なエージェントに変換するプラットフォームを提供しています。許可されていないアクセス、安全性の違反、運用に関する洞察などから、教育、政府、小売、製造、ホテル業界の企業がカメラインテリジェンスを統合し、監視を自動化し、ビデオインフラストラクチャーからアクション可能な分析を解放することができます。

インテルでの経験は、ルマナの創設と会社の設立にどのように貢献しましたか?

LiDAR技術は、RealSenseの重要な部分でした。世界の幾何学を捉えるためにレーザーライトを投影するアクティブな方法です。インテルの優れたエンジニアによって発明された、美しいコード化された光技術です。幾何学的感知は、ロボットや車などの動く物体にとって重要です。なぜなら、ほとんどのロボティクスシステムは現在、RealSenseデバイスに依存しているからです。

しかし、センサーが静止している場合、ナビゲーションとタイムトゥインパクトが主なタスクではない場合、どの技術がユーザーに最も大きな価値を提供できるかという疑問が生じました。静止カメラシステムは自然にスケールできないことがわかりました。各システムの監視は面倒でした。一方、AIは、顧客サイトの手頃なシステムが最も緊急で信頼性の高いセキュリティ対応を提供できるように成熟しました。

強力なAIチームを構築し、迅速にこのビジョンを実用化しました。洞察はシンプルでした。動く車両は幾何学的感知を必要としますが、動作を監視するのではなく行動を監視することに重点を置く静止センサーは、明示的な幾何学的再構築なしに高度なビデオ分析から最も利益を得ることができます。

RealSenseの旅は、問題ごとに独自の解決策が必要であり、真の破壊的イノベーションには革新が必要であることを私に教えてくれました。ルマナの私のチームはこの原則を体現しています。プロフェッショナル、革新的、そして動機付けられています。私たちは、クラウドのようなパフォーマンスをエッジに持ち込み、手頃でスケーラブルで対応可能なオンプレミス、リアルタイムシステムを作成しました。

Physical AIは、従来のビデオ分析、たとえば物体検出やパターンラベル付けを超えて何を提供しますか?

Physical AIについて話すとき、私たちは、現実世界と積極的にやり取りするAIシステムを意味します。従来のビデオ分析、たとえば物体検出やパターンラベル付けは、最初のレイヤーにすぎません。より深い課題は、検出された物体を配置、追跡、集約、識別、取得、検索、検証することです。また、テキストベースのアクセスを可能にし、システムが最初に検出されなかった物体を検索することも含まれます。

すべてこれらは、コンパクトで手頃なコンピューティングデバイス内で実行する必要があります。そこでPhysical AIが従来の分析を超えています。生の検出をアクション可能なインテリジェンスに変換します。物理学の法則を発見すること、まだ議論されている科学的追求ではなく、現実世界の環境で視覚的および音響コンテンツにアクセスして対応するための実用的な効率的な方法を提供することです。

ルマナが複数のカメラからのデータを融合し、リアルタイムで行動を解釈し、文脈と歴史的入力に基づいて継続的に適応できるようにする技術的な柱は何ですか?

素晴らしい質問です。私たちのコアテクニカルピラーの1つは、オンプレミスシステムが継続的に観察するシーンに適応できる能力です。現在、継続的な学習と呼ばれることが多いです。環境とともに進化するシステムと考えることができます。このアプローチにより、非常に低コストで高いパフォーマンスと卓越したアジリティを提供することができました。

もう1つの重要な柱は、階層型アーキテクチャです。計算リソースは、必要な場合にのみエスカレートされます。これにより、複雑なアクションは必要なリソースを受け取り、システム全体に負担を与えることはありません。

これらの原則を組み合わせると、シンプルで効率的でスケーラブルなプラットフォームが形成され、ユーザーは最低のコストで強力なリアルタイムの洞察と行動の解釈を体験できるようになります。

ルマナのシステムが暴力のエスカレーション、安全境界の侵害、うろつきなどのイベントを検出し、安全性または運用対応にどのような影響があったか、1つまたは2つの実際のデプロイメントを共有できますか?

ルマナのデプロイメントは、都市でリアルタイムの認識と対応の改善を示しています。イスラエルの主要都市では、システムは既存のビデオネットワークを知的早期警戒レイヤーに変換し、制限区域でのうろつき、群衆の異常、営業時間外の侵入、不規則な動きを検出しました。これにより、侵入が減り、破壊行為が減り、リスクの高い地域での介入が速まりました。

米国の自治体では、歴史地区で破壊行為、車の破壊、騒乱、うろつきに苦労していたところ、ルマナは継続的な監視と即時のアラートを提供し、積極的なパトロールと迅速な対応を可能にしました。これにより、公共の空間が安全になり、都市の運用上の無駄が減りました。

これらの例は、うろつきや境界侵害などの行動のリアルタイム検出が公共の安全性を強化し、運用を合理化する方法を示しています。

Physical AIシステムが機密的な物理的行動を解釈する場合、デザインとデプロイメントプロセスにどのようなプライバシーの保護策が組み込まれていますか?

ルマナのテクノロジーとデザインは、強力なガバナンスと最小限のデータ移動を重視しています。可能な限りエッジで処理を行うことで、漏洩を制限し、プライバシーを強化します。アクセスは明確なコントロールと監査ログを通じて制限され、チームはすべてのワークフローを追跡できます。システムはビデオをローカルに保持し、必要なメタデータのみを共有し、規制された環境でのプライバシー期待をサポートします。

これらの保護策により、機密的な視覚データが責任を持って取り扱われ、リアルタイム運用に必要なパフォーマンスが維持されます。

ハイブリッドクラウドアーキテクチャは何が駆り立てており、リアルタイム処理と継続的な学習をどのようにサポートしていますか?

ルマナは、オンプレミスシステムのパフォーマンスとクラウドの柔軟性を組み合わせるハイブリッドアプローチを使用しています。エッジ処理により、リアルタイムのAI、ストレージ、ビデオ管理がデフォルトでローカルで提供され、帯域幅の要求が減り、プライバシーが強化されます。一方、クラウドサポートは、必要に応じてより広範な調整または学習のために提供されます。

このアーキテクチャにより、ユーザーは即時の反応性を維持しながら、サイト全体でスケーラビリティと改善を実現できます。

セルフラーニング機能はどのように設計されており、複数のサイトでのデプロイメントでどのように改善されますか?

私たちのセルフラーニング機能のアーキテクチャは、スケーラビリティを中心に設計されています。私たちがデプロイするサイトが増えるにつれて、エッジデバイスの風景に対する私たちの視野が広がります。各新しい環境は、システムが学習できるシナリオとシーンの多様性を高めます。

私たちの継続的な学習方法は、この集団的知識を活用します。システムがデプロイメント全体で自分自身を改良するにつれて、オンライントレーニングのプロセスはよりシンプルで効率的なものになります。実際的には、デプロイメントが広がるにつれて、適応が速くて正確になり、システムが時間の経過とともに全サイトで継続的に改善されることを意味します。

この分野で主な競合または協力者は誰ですか? ルマナがユニークである理由は何ですか?

私たちの真のユニーク性は、私たちのチームにあります。ルマナの背後には、優れたエンジニアやイノベーターがいます。AIグループから始まり、クラウドスペシャリスト、UX/UIデザイナー、そしてカスタマーサポートとセールスによって強化されています。AIは私たちのテクノロジーの骨格ですが、人材が私たちの成功を牽引しています。私たちのチームの創造性、プロフェッショナリズム、そして献身がルマナを競合または協力関係において際立たせています。

ルマナは「大きな考え方」、「顧客第一」、「1つのチーム」、「自分の職業をマスターする」という価値観を強調しています。採用、製品開発、日常生活でこれらの価値観をどのように実践していますか?

私たちは、ビジョンを持つイノベーターを採用します。問題を解決し、協力し、成長に取り組みます。

製品チームは、雄大なビジョンを持つスケーラブルなAIを開発し、顧客のフィードバックを通じて反復し、協力的な作業を促進し、卓越性を追求します。

日常業務では、ボールドなアイデアを可能にするためのアジャイルな方法を使用し、顧客のニーズを優先し、チームの団結を築き、プロフェッショナルの成長を支援します。

これらの慣行は、イノベーション、顧客の成功、そしてAIビデオセキュリティにおける影響を促進しています。

5年先を見て、ルマナの役割はどのように進化するでしょうか? また、Physical AIはセキュリティ、製造、スマートシティなどの業界にどのような影響を与えるでしょうか?

5年先を見ると、ルマナの役割は、実用的Physical AIを業界全体で促進する重要なエナブラーとして進化することを想定しています。物理学の基本法則を解明することはまだ科学的な謎ですが、私たちの現在の焦点は、組織が周囲の世界をよりよく監視して対応できるようにする顧客価値の開発にあります。

すでに医療センターとの長期的なコラボレーションを維持しており、ロボティクスや輸送などの動的プラットフォームへの拡大を探究しています。成長とスケールアップするにつれて、より基本的な研究質問に投資することを意図しています。AIは自然のより深いパターンを発見したり、物理学の法則についての新しい理論を構築するのに役立つ可能性がありますか? 時間の次元性の概念は、学習システムによって照らされる可能性がありますか?

私たちの野心は、セキュリティ、製造、スマートシティを横断して影響を与え、同時により広い地平線を視野に、AIが最終的に私たちに発見させることができるものの境界を押し広げることです。

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