Bruno Zamborlin, Hypersurfaces CEO 겸 수석 과학자 – 인터뷰 시리즈

Bruno Zamborlin 박사는 영국 런던에 거주하는 이탈리아 AI 연구원이자 기업가입니다.

Goldsmiths University의 방문 연구원인 Bruno는 진동 센서와 인공 지능을 사용하여 물리적 물체를 터치에 민감한 상호 작용 표면으로 변환하는 개념을 개척했습니다.

그는 런던-로스앤젤레스에 기반을 둔 신생 기업인 Mogees Limited의 창립자로서 사용자가 진동 센서와 휴대폰을 사용하여 일상적인 물건을 악기와 게임으로 변환할 수 있는 제품을 제공합니다(전 세계적으로 100,000개 이상 판매됨).

그는 최근 진동 센서와 동전 크기의 칩셋을 사용하여 모든 재료, 모양 및 형태의 물체를 데이터 지원 대화형 표면으로 변환하는 기술 플랫폼인 HyperSurfaces를 설립했습니다.

기업가로서의 여정은 음악에 대한 열정에서 발전했습니다. 첫 번째 스타트업인 Mogees의 컨셉을 어떻게 구상하게 되었는지 이야기해 주시겠습니까?

나는 처음부터 무언가를 만드는 것이 아니라, 우리 주변의 환경을 활용하고 변경할 수 있는 현장별 기술을 만드는 아이디어에 항상 열정을 가져왔습니다. 나는 종종 AI를 하드코딩된 규칙이 있는 블랙박스로 사용하는 대신 최종 사용자가 원하는 대로 알고리즘 자체를 프로그래밍할 수 있도록 하는 AI의 한 분야인 '대화형 기계 학습'을 사용하여 그렇게 합니다. 그것은 내 작업 대부분의 공통점이었습니다.

Mogees는 사운드 생성을 위해 이 프로세스를 민주화하는 것을 목표로 합니다. 누구나 효과적으로 우리 주변의 물리적 물체의 음향 속성을 변경하여 음악적으로 만들 수 있습니다. 그것은 당신이 연주하고 싶은 물체에 올려놓는 작은 진동 센서와 그 진동을 음악 소리로 바꿔주는 스마트폰 앱으로 구성되어 있습니다. 이 앱을 사용하면 사용자가 연주하는 물리적 개체의 음향 매개변수를 변경하고 특정 제스처를 인식할 수 있습니다. 전문 연주자부터 초등학생까지 누구나 주변 세상을 재프로그래밍하여 원하는 대로 소리를 낼 수 있습니다.

두 번째 스타트업인 Hypersurfaces의 기원에 대해 이야기해 주실 수 있나요?

기술은 우리가 서로 소통하는 방식부터 쇼핑, 운전, 공부하는 방식에 이르기까지 우리 삶의 여러 측면에 혁명을 일으켰습니다.

그러나 우리 주변의 물리적 세계는 실제로 같은 속도로 진화하지 않았습니다. 식탁, 학교 교실, 공원을 생각해 보십시오. 그들은 여전히 ​​30년 전과 거의 동일합니다.

HyperSurfaces는 단단한 재료, 모양 및 크기로 만들어진 모든 표면을 데이터 지원 HyperSurface로 변환할 수 있는 기술로, 표면에서 발생하는 모든 이벤트를 이해하고 적시에 그에 따라 반응할 수 있습니다. 작은 진동 센서와 AI 알고리즘이 로컬에서 실행되는 칩셋 덕분에 가능합니다. 터치, 스 와이프, 이동, 타격, 액체가 표면에 떨어질 때 등을 인식하고 그에 따라 이러한 이벤트에 반응하는 표면에 대해 생각하십시오.

게다가 우리의 클라우드 플랫폼을 사용하면 사용자는 한 줄의 코드를 작성하지 않고도 XNUMX시간 이내에 이러한 표면을 스스로 프로그래밍할 수 있습니다. HyperSurfaces는 Mogees의 자연스러운 확장입니다. 몇 가지 공통점, 즉 대화형 기계 학습 및 진동이 있지만 다음 단계로 넘어갑니다.

인간의 제스처에 반응하기 위해 다양한 표면을 보강하는 것이 왜 그렇게 중요한가요?

우리 몸이 설계되어 있는 방식을 생각해보면 온종일 터치스크린이나 키보드 앞에서 손가락만으로 기술과 소통하는 것은 정말 부자연스럽습니다. 현실 세계와의 상호 작용을 단순화하기 위해 기술이 우리 주변에 유비쿼터스로 확산될 수 있다고 상상해 보십시오. 누군가가 넘어지면 음성 비서가 비상 호출 여부를 물어보는 바닥, 누군가 침입하면 알 수 있는 창문, 요리 활동(냄비 놓기, 섞기, 물 끓이기 등)을 추적하는 주방을 상상해 보십시오. ) 그에 따라 기기를 제어합니다. 또는 침습적인 카메라와 마이크를 사용하지 않고도 차량과 보행자를 모니터링할 수 있는 미래의 도시입니다. 이제 불이나 밀렵 등이 있을 때 통신할 수 있는 태양열 하이퍼 트리를 사용하여 숲 전체로 확장합니다. 공원의 나무와 같이 훨씬 더 많은 예술적인 응용 프로그램에 얼마나 많은 사람들이 포옹했는지에 따라 다르게 강조 표시됩니다. 낮. 예는 끝이 없습니다.

인간의 몸짓과 같은 진동 패턴을 즉시 해석하고 이를 디지털 명령으로 변환하는 데 사용되는 기계 학습 기술에 대해 자세히 설명해 주시겠습니까?

우리는 표준 저렴한 하드웨어를 사용합니다. 동전 크기의 진동 센서와 칩셋으로 제작자는 강화하려는 표면 위나 아래에 배치할 수 있습니다. 이러한 표면에서 이벤트가 발생하면 해당 진동이 캡처되어 칩셋으로 전송되고 여기에서 알고리즘이 이를 해석합니다. 알고리즘이 미리 훈련된 이벤트 중 하나에 해당하는 경우 해당 메시지가 생성됩니다. 이러한 메시지는 예를 들어 차량의 중앙 시스템이나 스마트 어시스턴트 또는 임시 라즈베리 파이 등에 연결된 경우 로컬에서 사용하거나 클라우드로 보낼 수 있습니다.

디자이너는 클라우드 기반 플랫폼을 사용하여 원하는 수의 이벤트를 정의할 수 있습니다. 플랫폼은 칩셋에 로드되는 펌웨어를 자동으로 생성하므로 한 줄의 코드도 작성할 필요가 없습니다.

소매 공간에서 이 기술의 사용 사례는 무엇입니까?

현재 상황에도 불구하고 지금 소매업의 미래에 대해 많은 관심이 집중되고 있습니다. 실제 경험을 제공할 수 있는 전자 상거래와는 어떻게든 달라야 합니다.

디자이너들은 방문자가 특정 제품과 상호 작용하는 방식에 따라 디지털 콘텐츠를 표시하는 대화형 제품을 만들기 위해 HyperSurfaces를 실험하여 물리적 경험과 디지털 경험을 동시에 제공합니다.

하이퍼서피스는 다양한 응용 분야에서 사용될 수 있는데 개인적으로 대중화 가능성이 높다고 생각하는 응용 분야는 무엇입니까?

현재 상황을 감안할 때 스마트 홈 애플리케이션에 많은 관심이 있습니다. 카메라와 마이크가 없고 데이터가 로컬에서 처리된다면 더 좋습니다.

그러나 우리가 곧 보게 될 다른 많은 응용 프로그램이 있습니다.

초표면에서 수집할 수 있는 데이터 유형은 무엇입니까?

꽤 많이. 인간의 상호 작용(물건을 만지는 것과 같은), 음향 이벤트(물이 끓는 것과 같은) 및 결함 방지(엔진이 고장나기 전에 소리를 감지하는 것과 같은)의 세 가지 광범위한 범주로 나눌 수 있습니다. 이러한 각 범주에 대해 HyperSurfaces는 이벤트의 강도에서 상호 작용을 유발하는 데 사용되는 재료 유형 등에 이르기까지 여러 속성을 동시에 말할 수 있습니다.

AI 모델은 실시간으로 발생하는 특정 이벤트를 감지하기 위해 이 데이터를 어떻게 사용할 수 있습니까?

우리는 모든 종류의 수백 가지 표면에 걸쳐 기록된 진동 이벤트의 실제 '우주'를 개발했습니다. 진동은 작업할 수 있는 매우 풍부한 정보 유형입니다.

플랫폼을 사용할 때 사용자는 정의하려는 각 이벤트에 대해 매우 적은 양의 관찰을 기록할 수 있습니다. 우리가 구축한 이 '우주' 덕분에 AI가 관찰에서 많은 정보를 추출할 수 있기 때문입니다.

마지막으로 컴퓨터 공학을 전공하게 된 이유를 말씀해 주시겠습니까?

저는 4살 때부터 수학에 매료되었습니다. 제게 수학은 언어가 수반하는 편견에서 벗어나 우리가 살고 있는 세상을 설명하는 주요 도구입니다. 첫 번째 컴퓨터를 구입했을 때 컴퓨터 과학을 통해 수학을 사용하여 이러한 세상을 다양한 방식으로 수정할 수 있다는 것을 배웠습니다. 저는 센서를 세상에 있는 것을 포착하는 한 쌍의 눈으로 보고 알고리즘은 새로운 것을 추출하는 브러시와 같습니다.

훌륭한 인터뷰에 감사드립니다. 자세히 알아보고 싶은 독자는 HyperSurfaces를 방문하시기 바랍니다.