루마나의 공동 창립자이자 CTO인 오피르 물라 – 인터뷰 시리즈

오피르 물라, 루마나의 공동 창립자이자 CTO는 3D 및 컴퓨터 비전 기술에서 10년 이상의 깊은 전문 지식을 보유하고 있으며, 코드 라이트, 스테레오 및 LiDAR 모달리티에서 솔루션을 개척하고 확장하는 동안 소프트웨어, 전기 시스템, 로봇공학, ML/AI 및 의료 기기의 상호 학제적 개발을 이끌었습니다. 루마나의 현재 역할 이전에 그는 거의 15년 동안 인텔에서 일했으며 RealSense 3D 플랫폼을 설계하고 하드웨어, 펌웨어 및 시스템 아키텍처를 포함한 팀을 이끌었습니다.

루마나는 고급 비디오 보안 및 시각적 지능 회사로, 기존 카메라를 실시간으로 실제 사건에 대한 감지 및 반응을 통해 스마트한 지능형 에이전트로 변환하는 플랫폼을 제공합니다. 이는 불법적인 접근 및 안전 위반, 운영 인사이트 등 다양한 실제 사건에 대해 기업이 카메라 지능을 통합하고 모니터링을 자동화하며 비디오 인프라에서 행동able 분석을 해제할 수 있도록 합니다.

인텔에서의 경험은 루마나와 회사 설립을 준비하는 데 어떻게 도움이 되셨나요?

LiDAR 기술은 RealSense의 핵심 부분으로, 레이저 광을 투사하여 세계의 기하학을 캡처하는 능동적 방법입니다. 이는 우리의 훌륭한 엔지니어들이 인텔에서 발명한 아름다운 코드 라이트 기술입니다. 기하학적 감지는 이동하는 객체, 즉 로봇과 자동차에 대해 중요합니다. 이는 왜 대부분의 로봇 시스템이 오늘날 RealSense 장치를 사용하는지 설명합니다.

그러나 질문이 발생했습니다. 센서가 정지되어 있고, 탐색 및 충돌 시간이 주요 작업이 아닐 때 어떤 기술이 사용자에게 가장 큰 가치를 제공할 수 있을까요?

깊은 논의를 통해, 우리는 대부분의 기존 정지 카메라 시스템이 자연스럽게 확장될 수 없다는 것을 깨달았습니다. 각 시스템을 모니터링하는 것은 번거롭습니다.同時에, AI는 사용자에게 가장 긴급하고 신뢰할 수 있는 보안 응답을 제공하는 저렴한 시스템을 고객 사이트에서 제공할 수 있는 지점까지 성숙했습니다.

우리는 강력한 AI 팀을 구축했으며 이 비전을 빠르게 작동하는 제품으로 변환했습니다. 통찰력은 간단했습니다. 이동하는 차량은 기하학적 감지를 요구하지만, 행동을 모니터링하는 정지 센서는 기하학적 재구성을 명시적으로 수행하지 않고도 고급 비디오 분석에서 더 많은 이점을 얻을 수 있습니다.

RealSense 여정은 모든 문제가 자신의 솔루션을 필요로 하고真正한 중단은 혁신을 필요로 함을 가르쳤습니다. 루마나의 내 팀은 이 원칙을體現합니다. 전문적이고 혁신적이며 추진력 있습니다. 함께 우리는 에지에서 클라우드와 같은 성능을 제공하는 온프레미스, 실시간 시스템을 만들었습니다. 이는 저렴하고 확장 가능하며 반응성이 뛰어납니다.

물리적 AI는 전통적인 비디오 분석을 넘어서는 점은 무엇인가?

우리가 물리적 AI를 말할 때, 우리는 지각만으로 끝나지 않고 실제 세계와 상호작용하는 AI 시스템을 의미합니다. 전통적인 비디오 분석, 즉 객체 감지 또는 패턴 레이블링은 첫 번째 계층에 불과합니다. 더 깊은 도전은 그 다음에 오는 것입니다. 즉, 감지된 객체를 정렬하고 추적하고 집계하고 식별하고 검색하고 확인하는 것입니다. 또한 이는 텍스트 기반 액세스를 가능하게 하며 원래 감지되지 않은 객체를 검색하는 것도 포함합니다.

모두가 컴팩트하고 저렴한 컴퓨팅 디바이스 내에서 달성되어야 합니다. 이것이 물리적 AI가 전통적인 분석을 넘어서는 점입니다. 즉, 원시 감지를 행동 가능한 지능으로 변환합니다. 물리학의 법칙을 발견하는 것은 여전히 논쟁의 과학적 추구이지만, 실제 환경에서 시각적 및 오디오 콘텐츠에 액세스하고 행동하는 실제적인 방법을 제공하는 것입니다.

루마나는 여러 카메라의 데이터를 융합하고 실제 시간에 행동을 해석하며 문脈적 및 역사적 입력에 따라 지속적으로 적응할 수 있는 기술적 기둥은 무엇인가?

훌륭한 질문입니다. 우리의 핵심 기술적 기둥 중 하나는 온프레미스 시스템이 지속적으로 관찰하는 장면에 적응할 수 있는 능력입니다. 이것을 연속 학습이라고 부릅니다. 시스템이 환경과 함께 진화하고 시간이 지남에 따라 개선된다는 것을 생각할 수 있습니다. 이 접근 방식으로 우리는 매우 낮은 비용과 예외적인 민첩성으로 높은 성능을 제공할 수 있었습니다.

또 다른 핵심 기둥은 계층적 아키텍처입니다. 이는 복잡한 작업에만 필요한 경우에 컴퓨팅 노력을 지능적으로 에스컬레이션합니다. 이는 복잡한 작업이 필요한 리소스를 받게 되지만 전체 시스템에 부담을 주지 않습니다.

이 원칙을 함께하면, 사용자에게 강력한 실시간 인사이트와 행동 해석을 제공하는 간단하고 효율적이며高度 확장 가능한 플랫폼이 형성됩니다.

루마나의 시스템이 폭력 확대, 안전 경계 위반 또는 정지와 같은 사건을 감지하고 안전 또는 운영 반응에 미친 영향을 설명해 줄 수 있는 실제 배포 예는 무엇인가?

루마나의 도시 배포는 실시간 인식과 반응에서 명확한 개선을 보여줍니다. 이스라엘의 주요 도시에서, 시스템은 기존 비디오 네트워크를 지능형 초기 경보 계층으로 변환하여 제한 구역에서 정지, 군중 이상, 비정상적인 침입 및 비정상적인 움직임을 감지했습니다. 이는 침입이 줄어들고, 방해가 줄어들고, 고위험 구역에서 개입이 빨라졌습니다.

미국 한 도시의 역사적인 지역은 방해, 차량 절도, 방해 및 정지로 어려움을 겪었습니다. 루마나는 지속적인 모니터링과 즉각적인 경보를 제공하여 예방적 순찰과 빠른 반응을 가능하게 했습니다. 이는 공공 장소가 더 안전해지고 도시의 운영 낭비가 줄어든 결과를 가져왔습니다.

이 예는 실제 행동의 실시간 감지, 즉 정지 및 경계 위반으로 인해 공공 안전이 강화되고 운영이 간소화됨을 보여줍니다.

물리적 행동을 해석하는 AI 시스템에서 루마나는 어떤 개인 정보 보호 보장을 설계 및 배포 프로세스에 통합하고 있나요?

루마나 기술 및 설계는 강력한 거버넌스와 최소한의 데이터 이동을 강조합니다. 처리는 가능하면 에지에서 수행되어 노출을 제한하고 개인 정보를 강화합니다. 접근은 명확한 제어 및 감사 추적을 통해 제한되므로 팀이 모든 워크플ロー를 따를 수 있습니다. 시스템은 비디오를 로컬로 유지하고 필요한 메타데이터만 공유하여 규제 환경에서 개인 정보 보호 기대를 지원합니다.

이 보장으로, 민감한 시각적 데이터가 책임감 있게 처리되며, 실시간 운영에 필요한 성능이 유지됩니다.

루마나의 하이브리드 클라우드 아키텍처는 무엇으로 구동되며, 이것은 실시간 처리 및 연속 학습을 어떻게 지원하나요?

루마나는 온프레미스 시스템의 성능과 클라우드의 유연성을 결합하기 위해 하이브리드 접근 방식을 사용합니다. 에지 처리는 기본적으로 로컬에서 실시간 AI, 저장소 및 비디오 관리를 제공하여 대역폭 요구를 줄이고 개인 정보를 강화합니다. 클라우드 지원은 필요한 경우 배포 간의 더广泛한 조정 또는 학습을 위해 여전히 가능합니다.

이 아키텍처는 사용자에게 즉각적인 반응성을 제공하면서도 배포 간의 확장 및 개선이 가능합니다.

자체 학습 능력은 어떻게 설계되었으며, 여러 사이트 배포에서 시간이 지남에 따라 어떻게 개선되나요?

자체 학습 능력의 아키텍처는 규모를 중심으로 설계되었습니다. 배포되는 사이트가 많을수록, 에지 디바이스의 풍경에 대한 우리의 관점이 더广泛해집니다. 각 새로운 환경은 시스템이 학습할 수 있는 새로운 시나리오와 장면을 제공합니다.

우리의 연속 학습 방법론은 이 집단 지식을 활용합니다. 시스템이 배포 간에 자신을 개선함에 따라, 온라인 트레이닝의 과정은 더 간단하고 효율적이 됩니다. 실제로, 배포가 더广泛할수록, 적응은 더 빠르고 정확해집니다. 따라서 시스템은 시간이 지남에 따라 모든 사이트에서 지속적으로 개선됩니다.

루마나는 이 분야에서 주요 경쟁자 또는 협력자로 누구를 보나요? 루마나가 무엇이 독특한가요?

루마나의真正한 독특성은 우리의 사람들에 있습니다. 루마나 뒤에는 훌륭한 엔지니어와 혁신가들이 있습니다. AI 그룹, 클라우드 전문가, UX/UI 디자이너, 고객 지원 및 판매 팀이 있습니다. AI는 우리의 기술의 핵심을 형성하지만, 우리의 인간 엔진이 루마나를 구별합니다. 우리 팀의 창의력, 전문성 및 헌신이 경쟁 또는 협력에서 루마나를 구별합니다.

루마나는 “큰 생각”, “고객 우선”, “하나의 팀”, “自分の 기술을 마스터하라”를 강조합니다. 이러한 값을 어떻게 채용, 제품 개발, 일상 생활에서 구현하나요?

우리는 큰 생각을 하는 혁신자들을 채용하며, 문제를 해결하고 협력하며 성장에 헌신합니다.

제품 팀은 대담한 비전을 가진 확장 가능한 AI를 개발하며, 고객의 피드백을 통해 반복하며, 협력적인 작업을 조장하며, 탁월함을 추구합니다.

일상적인 운영은 대담한 아이디어를 가능하게 하기 위해 애자일 방법을 사용하며, 고객의 필요를 우선시하며, 팀의 단결을 구축하며, 전문적인 개발을 지원합니다.

이러한 관행은 혁신, 고객 성공, 및 AI 비디오 보안의 영향을 추동합니다.

5년 후, 루마나는 더广泛한 AI 생태계에서 어떻게 진화할 것으로 보나요? 또한 물리적 AI는 보안, 제조, 스마트 시티와 같은 산업에 미칠 영향은 무엇일까요?

5년 후, 우리는 루마나의 역할이 실제적인 물리적 AI를 가능하게 하는 핵심적인 역할로 진화할 것으로 보며, 이는 다양한 산업에서 고객 가치를 제공하기 위해 개발되는 도구를 의미합니다. 물리학의 기본 법칙을 해석하는 것은 여전히 과학적謎ですが, 우리의 오늘날의焦點은 고객 가치, 실제 세계를 더 잘 모니터링하고 반응하는 조직을 위한 도구 개발에 있습니다.

우리는 이미 의료 센터와의 장기적인 협력을 유지하고 있으며, 로봇공학 및 운송과 같은 이동 플랫폼으로의 확장을 탐색하고 있습니다. 시간이 지남에 따라, 우리는 더根本的な 연구 질문에 투자할 것입니다. 즉, AI가 자연의 더 깊은 패턴을 발견하거나 물리학의 법칙에 대한 새로운 이론을 구성하는 데 도움이 될 수 있을까요? 시간의 차원과 같은 개념은 학습 시스템에 의해 밝혀질 수 있을까요?

우리의 야망은 보안, 제조, 스마트 시티에서 영향을 미치면서, 더广泛한 지평을 유지하며, AI가 궁극적으로 우리에게 발견하게 할 수 있는 것의 경계를 밀어붙이는 것입니다.

이 훌륭한 인터뷰에 감사드립니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 루마나를 방문하십시오.