ソハイブ・カーン、Hazen.aiの共同創設者兼CEO – インタビュー・シリーズ

ソハイブ・カーンは、Hazen.aiの共同創設者兼CEOです。Hazen.aiは、コンピュータビジョンとディープラーニングを使用して、車両の動きを「理解」するインテリジェント・トラフィック・アナリティクス・ソフトウェアを設計する会社です。

あなたがAIの分野に最初に惹かれたのは何ですか？

私がAIの分野に最初に惹かれたのは、大学生のときでした。私はステレオビジョン（または二眼視覚 – 2つのカメラから深度を推定する）について読んだことがありました。那は私をコンピュータビジョンの探求に夢中にすることになりました。興味深いことに、私はそれについての本を、私たちの故郷の路上で古本を売っている金曜市で購入しました。私はその分野で博士号を取得するためにアメリカに留学しました。

以前、パキスタン最大の大学の1つであるラホール大学経営学部（LUMS）で教授でした。教えていた科目と研究分野は何でしたか？

LUMSに博士号を取得してから赴任したとき、私は国防組織からの大きな助成金を得て、大学で最初の大学院研究室を設立しました。当時、コンピュータサイエンスの大学院プログラムは非常に新しく、研究室はありませんでした。私はLUMSで12年以上コンピュータビジョンを教え、活発な研究室を持っていました。初めの頃、コンピュータビジョンはほとんどのパキスタンの大学で教えられませんでしたが、後には標準的な科目となり、実際に私の多くの学生は現在パキスタンの大学で教えています。

コンピュータビジョンとディープラーニングのアルゴリズムを使用したビデオ分析に特化したスタートアップを立ち上げることを決めたのは何ですか？

コンピュータビジョンは長い間、実験的な研究分野で、製品への応用が限られていました。これは、製品を構築するために必要なアルゴリズムの成熟度が不足していたためです。製品では、画像理解アルゴリズムは、制御された実験環境だけでなく、さまざまな画像条件と照明条件で動作する必要があります。私たちの研究室で博士号を取得していたとき、3つの画像でアルゴリズムが動作する場合は論文を書くことができ、3つのビデオで動作する場合は非常に優れた論文を書くことができると冗談で言っていました。つまり、多くのビジョンアルゴリズムは、慎重に制御された研究室のシナリオでのみ動作し、非常にロバストではありませんでした。

しかし、今回は状況が変わりました。2012年のディープラーニングの登場により、画像理解の分野で非常に急速で興味深い進歩をみせています。当時、時期が熟したと感じ、固かな製品を構築し、重大な影響を与えることができるのではないかと思いました。

Hazen.aiはどのような交通違反を監視できますか？

私たちの目標は、道路上で危険な運転行為をすべて特定することです。これは、道路上の死亡事故を減らすという私たちの包括的な目標によって推進されています。毎日24秒ごとに、誰かが道路事故で死亡しています。これは、787-8ドリームライナーが毎日15機も墜落することと同じです！そこで、私たちは、不安全なレーン変更、違法なターン、赤信号や停止標識の無視、歩行者横断の妨害、シートベルトの不着用、運転中のテキストメッセージの送信などの、さまざまな危険で安全でない行為を検出できるソフトウェアを構築しています。さらに、歩行者や自転車利用者の安全のために、ソフトウェアに特定の機能を構築することを目指しています。道路事故による死亡者のうち、半分以上が歩行者、自転車利用者、オートバイ利用者などの弱い道路利用者セグメントに発生しています。

高速で移動する物体を監視するためにコンピュータビジョンを使用することの背後にあるユニークな課題については？

2つの種類の課題があります。第一に、コンピュータビジョンアルゴリズム自体のパフォーマンスです。24時間365日、すべての照明条件で動作する製品が必要です。技術的には目標に向かって大きな進歩がありましたが、まだ、インドやベトナムのような国では、道路利用者の密度が非常に高く、アルゴリズムがそれらを個別に追跡してシーンを理解することが難しい状況があります。第二に、コンピュータビジョンアルゴリズムから製品を作成し、エッジの限られたハードウェアリソースで展開し、都市中に分散していても簡単に監視および管理できるようにすることが、より大きな課題です。コンピュータビジョン製品は大量のビデオデータを処理するため、エッジのIoTデバイスとして展開し、効果的に管理することは、依然として困難なタスクです。

エンドユーザーがソフトウェアをさまざまな道路構成に構成するプロセスは？

各交差点は、交通量、車線構成、車両、自転車、歩行者の相互作用という点で、ユニークなシナリオを提供します。さらに、交通マネージャーの関心事は、各サイトで特定のタイプの交通行為を特定することです。たとえば、交通警察は、交通の流れをスムーズにするために、交差点でUターンを禁止する場合があり、その統計を把握したいと考える場合があります。したがって、私たちのソフトウェアは、さまざまなシナリオに構成可能に設計されています。カメラが私たちのソフトウェアで設定されると、エンドユーザーがそのサイトで必要とするものに簡単なプロセスで構成します。内部的には、交通シナリオを簡潔に記述できる高レベル言語を構築しました。これにより、顧客のサイトを迅速に構成できます。

このシステムを操作するために必要なハードウェアは？

ビデオ分析には、重要なコンピューティングパワーが必要です。私たちのコードは、エッジで展開できるNvidiaの小型GPU（Jetsonシリーズ）やIntel CPU（私たちが提供する一部の機能）で実行できるように最適化されています。近年、エッジのハードウェアが、妥当な価格でより強力なものになり、多くの魅力的なアプリケーションが実現可能になりました。

現在、Hazen.aiの技術をテストまたは使用している管轄区域はありますか？

現在、英国、米国、エジプト、サウジアラビア、パキスタン、オマーン、ペルーで試験が進行中です。また、他の国でも潜在的な顧客と交渉中です。

Hazen.aiについてさらに何か共有したいことはありますか？

全体として、交通安全技術は問題の規模に比べて十分に進歩していません。しかし、今回は時期が熟したと感じています。コンピュータビジョンとディープラーニングの巨大な進歩、およびカメラとコンピューティングハードウェアの安価な入手可能性により、エッジベースのコンピュータビジョンの応用がさらに多く見られるようになるでしょう。これらがHazen.aiを推進する基盤です。

インタビューありがとうございます。詳細については、Hazen.aiを訪れてください。