Gil Elbaz, Datagen의 공동 창립자 및 CTO – 인터뷰 시리즈

Gil Elbaz는 Datagen의 CTO이자 공동 창립자로, 텔아비브에 기반을 두고 있습니다. 그는 Technion에서 학사와 석사 학위를 받았습니다. Gil의 논문 연구는 3D 컴퓨터 비전에 초점을 맞추었으며, 세계 최고의 컴퓨터 비전 연구 컨퍼런스인 CVPR에 발표되었습니다. Datagen은 시뮬레이션 데이터의 새로운 분야에서 선구자로, 합성 데이터의 하위 집합으로서 우리 주변의 세계를 사진적으로 재현하는 데 중점을 둡니다. 이 회사는 2021년 3월에 1,800만 달러 이상의 자금을 모금하여 스텔스 모드에서 출범하였으며, 현재는 증강/가상 현실, 로봇공학, 자동차 분야에서 수많은 포춘 100 기업과 협력하고 있습니다.

로봇공학과 기계 학습에 처음 관심을 갖게 된 것은 무엇입니까?

과학 소설 책들, 예를 들어 아이작 아시모프의 Foundation Series와 iRobot는 로봇이 우리의 일상 생활의 일부가 되는 미래에 대해 생각하게 만들었습니다. 사람들은 많은 단조로운, 반복적인 작업을 수행합니다. 저는 그런 일을 하고 싶지 않았으며, 다른 사람도 그렇게 하고 싶어하지 않을 것이라고 생각했습니다. 로봇공학은 기술적으로 불가피한 것이라고 생각했기 때문에, 그 방향으로 가는 것이 현명한, “미래 지향적인” 경력 결정이라고 생각했습니다.

저는 처음에 물리적 측면에 초점을 맞추고, 하이파의 Technion에서 기계 공학 학위를 받았습니다. 학위의 끝부분에서, 저는 CAD 도구와 기능에 깊이 빠지기 시작했습니다. 이러한 도구는 기계 공학자들이 구조와 기계 장치(다리에서 자동차까지)를 설계할 수 있게 해줍니다. 저는 물리적 세계의 느린 반복에서 큰 영향을 미칠 수 있는 기회를 보았습니다. 실제로, 이러한 프로그램들은 기계 학습/컴퓨터 비전 기능이 거의 또는 전혀 통합되지 않았습니다. 저는 2015년에 컴퓨터 비전의 3D 데이터에 대한 깊은 학습을 목표로 하여 컴퓨터 비전으로 방향을 틀었습니다. 초기의 현대적인 깊은 학습의 일원으로 일하는 것은 인터넷과 같은 것을 경험하는 것과 비슷했습니다.

실제로, 제 연구는 Technion의 우리 학부에서 처음으로 깊은 학습 혁명을 가져왔습니다. 이것은 세계 최고의 컴퓨터 비전 컨퍼런스인 CVPR에 접수된 논문으로 이어졌습니다. 저는 2017년 하와이에서 CVPR에 참석하여 제 논문을 발표하고, 컴퓨터 비전 커뮤니티의 규모를 보았습니다. 이는 저에게 컴퓨터 비전의 힘과 잠재력을 보여주었습니다.

Datagen의 창립 배경에 대해 알려주세요.

Datagen은 2018년에 컴퓨터 비전 네트워크 훈련을 위한 데이터를 얻는 방식을 변革하는 사명으로 설립되었습니다. 이전 해에, 우리는 Oculus Rift의 데모를 보았습니다. 이것은 VR 헤드셋과 수동 제어 장치로 구성되었습니다. 데모 이후, 우리는 물리적 공간과 가상 공간을 연결하기 위해 수동 장치가 필요한 이유를 물었습니다. 신경망은 이미 충분히 발전되어 있었기 때문에, 데이터가 문제라는 것을 깨달았습니다. 이것이 시뮬레이션 데이터를 사용하여 3D 공간 존재 문제를 해결하는 기회를 보는 계기가 되었습니다.

Datagen은 시뮬레이션 데이터의 새로운 분야에서 선구자로, 합성 데이터의 하위 집합으로서 우리 주변의 세계를 사진적으로 재현하는 데 중점을 둡니다. 현재, 우리는 세계에서 가장 혁신적인 기업들과 협력하여 컴퓨터 비전 개발을 가속화하고, 이 분야의 가장 존경받는 투자자들로부터 지원을 받고 있습니다.

합성 데이터가 무엇인지 설명해 주시겠습니까?

합성 데이터는 실제 세계의 직접 측정 또는 관찰을 통해 수집되지 않고, 알고리즘적으로 또는 시뮬레이션을 통해 생성되는 훈련 데이터입니다. 컴퓨터 비전의 경우, 합성 데이터는 컴퓨터로 생성된 이미지와 인공 지능을 훈련하는 데 필요한 메타데이터입니다. 개인 정보 보호 문제와 실제 세계의 이미지 데이터에 대한 물리적 및 경제적 제한으로 인해, 합성 데이터의 중요성을 과장할 수 없습니다. 최근의 보고서에 따르면, 2024년까지 AI 및 분석 프로젝트 개발에 사용되는 대부분의 데이터는 인공적으로 생성될 것입니다.

합성 데이터의 이점은 무엇입니까?

짧은答案은, 수동 데이터 수집의 모든 불 желатель한 측면을 생각하고, 그것들을 제거하는 것입니다. 그것들이 합성 데이터의 이점입니다.

컴퓨터 비전 훈련을 위한 다양한 데이터셋을 대규모로 생성하는 것은 비용이 많이 들고, 시간이 많이 걸리는 과정이며, 실제 세계에서 데이터를 수집하는 것보다 시뮬레이션 환경에서 데이터를 생성하는 것이 더 쉽습니다. 또 다른 주요 이점은 수동 주석의 필요성을 효과적으로 제거하는 것입니다. 이는 번거롭고, 시간이 걸리며, 인간의 오류가 발생할 수 있습니다.

시뮬레이션 데이터는 무엇입니까?

시뮬레이션 데이터는 시뮬레이션을 통해 생성되는 합성 데이터입니다. 우리는 GAN과 다른 최신 기계 학습 방법을 사용하여 3D 객체를 생성하고, 매우 실제적인 3D 시뮬레이션 환경에서 객체를 배치합니다. 이것은 첫 번째인자 “가상 사진 촬영” 과정과 비슷하지만, 사진적으로 실제적인, 물리 기반 시스템에서 작동합니다. 이러한 시뮬레이션은 실제 세계에서 수집된 것과 같은 시각적 데이터와 함께, 물리학, 조명 등과 같은 전체 메타데이터를 생성합니다. 따라서, 시뮬레이션 데이터는 실제적인, 맥락적으로 생성된 3D 이미지입니다.

Datagen은 어떻게 맞춤형 시뮬레이션 데이터를 생성합니까?

Datagen의 기술은 고객의 고유한 응용 프로그램의 요구 사항을 해결하기 위해 맞춤형으로 설계된 대규모 시뮬레이션 데이터를 생성합니다. 우리는 각 프로젝트의 모든 측면을 고려합니다. Datagen의 프로세스는 각 사용 사례에 대한 주요 매개변수를 설정하는 것으로 시작됩니다. Datagen은 GAN과 다른 최신 도구 및 기술을 사용하여 인간의 머리, 자동차 내부, 가정 환경 등과 같은 다양한 자산을 생성합니다. 각 자산 유형에 대해, 우리는 매개변수를 세부적으로 조정하여 특정 응용 프로그램을 반영하도록 합니다.

이러한 기능 덕분에, Datagen의 데이터셋은 대규모이고, 다양한데, 이는 고유한 시스템을 훈련시키기 위해 고유한 작업을 수행하는 데 최적화되어 있습니다. 우리는 또한 각 응용 프로그램의 주석/메타데이터 요구 사항을 고려합니다.

로봇공학에서 시뮬레이션 데이터를 사용하는 몇 가지 예는 무엇입니까?

로봇공학에서 시뮬레이션 데이터를 사용하는 가장 큰 이점 중 하나는 아직 개발 중인 하드웨어의 이미지를 생성할 수 있다는 것입니다. 이렇게 하면, 로봇의 두뇌(AI)와 몸(하드웨어)을 함께 개발할 수 있습니다. 훈련은 이제 하드웨어의 사양이 변경됨에 따라 발전할 수 있습니다. 시뮬레이션 데이터는 로봇과 환경 사이의 상호 작용을 더 쉽게 설명할 수 있습니다.

스마트 자동차에서 시뮬레이션 데이터를 사용하는 몇 가지 사례는 무엇입니까?

스마트 자동차 개발에서 시뮬레이션 데이터를 사용하면, 자동차가 설계되는 동안 데이터셋을 더 쉽게 개발할 수 있습니다. 시뮬레이션 이미지 데이터를 사용하면, 엔지니어들은 운전자의 안전을 위해 운전 중에 졸음 또는 분산에 대한 경고를 더 잘 제공할 수 있습니다. 또한, 운전자의 다양성을 더 잘 설명하고, 이미지 각도와 조명을 더 잘 반영할 수 있습니다.

최근 Datagen은 많은 새로운 인력을 채용했다고 발표했습니다. 이것은 회사의 미래에 어떤 영향을 미칠까요?

최근에 추가된 고문과 임원들은 모두 AI와 컴퓨터 비전 분야의 가장 유능한 전문가들입니다. 그들의 지식과 경험은 Datagen의 성장과 발전에 큰 도움이 될 것입니다. 아직 어린 산업에서, 지식은 가장 중요한 자산입니다.

Datagen에 대해 더 알고 싶은 내용이 있습니까?

Datagen은 텔아비브에 기반을 두고 있으며, 이스라엘의 경제와 문화적 변화를 대표하는 회사입니다. 우리는 이스라엘의 기술 허브로서의 성장에 기여하고 있습니다. 이스라엘은 사이버 보안 중심의 기술 허브로 알려져 있지만, AI와 데이터 중심의 기술도 빠르게 성장하고 있습니다. 현재 이스라엘에는 680개 이상의 인공 지능 회사들이 있으며, 총 45억 달러 이상의 자금을 모금했습니다. 이는 이스라엘의 엔지니어와 세계적으로 유명한 대학들이 제공하는 기술과 새로운 기술 개발에 대한 접근성 덕분입니다. 최근 2개월 동안, Datagen은 20명 이상의 직원을 채용했으며, 판매, 마케팅, 소프트웨어 및 DevOps, 제품 부서에서 추가적인 인력을 채용할 계획입니다.

대단한 인터뷰 감사합니다. 더 알고 싶은 독자들은 Datagen을 방문하십시오.