Chris Nicholson, Pathmind의 설립자 및 CEO – 인터뷰 시리즈

Chris Nicholson은 Pathmind의 설립자입니다. Pathmind는 공급망 및 산업 운영에 심층 강화 학습을 적용하는 AI 스타트업입니다. Pathmind는 경제적 변화에 대처하고 운영의 회복力を 높이는 데 도움이 되는 비즈니스 솔루션을 제공하기 위해 설립되었습니다. Chris는 회사 전략 및 일일 운영을 감독하며 Pathmind의 기술 플랫폼을 최적화하고 디지털 변환의 일환으로 창고와 공장에서 성능을 향상시키고 있습니다.

이전에는 Chris는 Skymind의 CEO였습니다. Skymind는 심층 학습에 중점을 둔 AI 회사입니다. 이전에는 FutureAdvisor에서 커뮤니케이션 및 채용 담당자로 일했습니다. FutureAdvisor는 Sequoia-backed Y Combinator 스타트업으로 2015년 BlackRock (BLK ) 에 2억 달러에 인수되었습니다. Chris는 또한 10년 동안 저널리스트로 일하며 The New York Times, Bloomberg News, Businessweek 등을 위해 기술과 금융에 대해 보도했습니다.

당신은 이전에 The New York Times의 특파원이었고 Bloomberg News의 편집자로 일했습니다. 그런 다음 기계 학습으로 경력을 전환했습니다. 이 경력 전환의 배경에 대해 이야기해 줄 수 있나요?

저널리스트로 일할 때, 2000년대와 2010년대 초반에 산업은 광고가 검색 엔진과 소셜 미디어로 이동하고 전통적인 출판물이 독자를 잃으면서 어려움을 겪었습니다. 저는 금융과 기술을 다루고 있었고, 많은 사람들이 새로운 것과 흥미로운 것을 구축하고 있음을 보았습니다. 어느 시점에, 저는 로봇의 올바른 쪽에 서야 한다고 생각했습니다. 그래서 샌프란시스코로 이사했습니다.

그것은 2013년이었습니다. 당시 SOMA에는 여전히 해커 하우스가 있었습니다. 저는 그 중 하나에 들어가서 5명의 다른 남자와 함께 방에서 침대에 누웠고, 매일 아침 Y Combinator를 거친 스타트업에서 일했습니다. 샌프란시스코에서 일하면서 저는 천천히 사람들을 만나고 관심 있는 것을 알아가는 중이었습니다. 당시 深層 학습은 아직 발전 중이었습니다. 잠재력을 볼 수 있었지만, 아직 많은 것을 구축해야 했습니다. 이 호기심이 저를 AI 프로젝트에 참여하게 만들었고, 결국 Pathmind로 이어졌습니다.

Pathmind가 비즈니스에 어떻게 도움을 줄 수 있는지에 대해 알려주세요.

창고, 공장 또는 광산과 같은 물리적인 시설을 관리해야 하는 비즈니스는 일반적으로 매우 복잡한 최적화 작업에 직면합니다. 즉, 목표를 달성하기 위해 많은 장비를 조정해야 합니다. 대부분의 경우 처리량과 효율성을 최대화하고 비용과 탄소 배출을 최소화하려고 합니다. 우리는 실제 데이터를 사용하여 장비를 새로운 방식으로 작동하도록 할 수 있는 알고리즘을 설계합니다. 이는 작업 및 기계 스케줄링, 차량 노선 설정 및 에너지 비용 관리와 같은 것에 적용될 수 있습니다.

기계 학습 시스템에서 오픈 소스 소프트웨어의 이점은 무엇인가요?

소프트웨어 회사는 모두 오픈 소스 코드의 바다 위에 떠있는 배입니다. 공용 클라우드의 인프라는 오픈 소스에서 실행됩니다. 개발자가 웹 사이트와 기계 학습 애플리케이션을 구축하는 데 사용하는 많은 도구도 오픈 소스입니다. 이는 활기찬 생태계입니다. 우리는 새로운 오픈 소스 프로젝트인 Ray를 위한 초기 채택자로 일하고 있습니다. Ray는 AI 워크로드를 위한 분산 컴퓨팅을 시작하는 데 도움이 됩니다.

당신은 심층 강화 학습의 미래에 대해 매우 낙관적입니다. 당신의 의견으로, 어떤 유형의 비즈니스가 이러한 유형의 기계 학습을 활용하기 위해 가장 잘 위치해 있나요?

우리가 협력하는 회사들은 일반적으로 운영 및 성능을 추적하는 데 사용하는 데이터를 가지고 있습니다. 그들은 물리적인 운영을 제어할 수 있는 물리적인 시설을 가지고 있습니다. 우리의 알고리즘은 작동하는 환경을 이해하고 결과에 영향을 미칠 수 있도록 장비를 제어하는 선택을 제공받아야 합니다. 본질적으로, 물리적인 운영을 제어할 수 있고, 운영에 대한 데이터를 가지고 있으며, 일부 분석을 수행하는 비즈니스는 우리의 최적화를 생각하기 시작하는 데 좋은 위치에 있습니다.

Pathmind에 대해 논의하고 싶은 다른 내용이 있나요?

우리가 물리적인 운영을 제어하는 것과 관련하여 하는 또 다른 일은 비즈니스가 시간 시리즈를 예측하는 데 도움이 되는 것입니다. 즉, 가격이나 수요와 같은 데이터는 회사가 행동하고 얼마나 생산할지에 영향을 미칩니다. 올바른 양을 생산하기 위해 수요가 얼마나 될지 알아야 합니다. 또한 가격을 올바르게 설정하기 위해 가격 변동에 대한 판독을 해야 합니다. 우리의 알고리즘은 이러한 예측을 수행할 수 있습니다.

대단한 인터뷰에 감사드립니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 Pathmind를 방문하십시오.