Интервјуа
Мара Каиро, сопственик на производ на напредна технологија во Amii – серија интервјуа
Мара Каиро е страсна за добро користење на вештачката интелигенција. Таа има диплома по електротехника на Универзитетот во Алберта и има свој P.Eng. и PMP ознаки. Пред да се приклучи на Amii, таа работеше во просторот за развој на хардвер, каде што им помагаше на клиентите да ги однесат своите производи на пазарот, со фокус на микро и нано-фабрикување.
Како производ сопственик на напредна технологија во Amii, Мара води технички тим кој им помага на индустриските партнери да изградат капацитет за машинско учење во рамките на нивната организација преку обезбедување насоки и експертиза за развој на предвидливи модели. Нејзиниот тим работи со клиенти кои се посветени да напредуваат низ спектарот на усвојување на вештачката интелигенција со примена на машинско учење за нивните најпредизвикувачки деловни проблеми.
Амии (Институт за машинско разузнавање Алберта) е еден од најистакнатите канадски центри за вештачка интелигенција, тие се партнери со компании од сите големини, во различни индустрии, за да се водат стратегија за иновации и да се обезбедат практични насоки и совети, корпоративна обука и услуги за регрутирање таленти.
Седнавме на интервју на годишната 2023 година Горна граница конференција за вештачка интелигенција што се одржува во Едмонтон, АБ и е домаќин на Амии.
Што на почетокот те привлече кон електротехниката?
Како дете, едноставно многу ми се допадна да градам работи. Мајка ми носеше вентилатор дома кога беше жешко летото, а јас би сакала да го изградам. Се сеќавам дека растев како тинејџер, имав мобилен телефон, еден од оние на Нокиа што можеше да ги расклопиш, а јас го распарчував и ставав украси низ него од внатрешната страна и антената. Но, кога го отворив, ми беше како: „Свето глупости, што има овде? Што се случува?" Навистина ми беше интересно.
Секогаш се истакнав по математика. Така, соединувајќи ги сите тие, моите родители исто така ме турнаа во инженерска насока затоа што бев добар во математика, имав само општ интерес за електрониката и сакав да знам повеќе за тоа, тоа е нешто што ме привлече за почеток. .
Исто така, во инженерството, едноставно ми се допадна идејата за примена на математиката за реални проблеми. Да, во ред, кул, математиката е одлична и возбудлива и забавна за мене, но со инженерството можете да ја примените за да решавате тешки проблеми. Се чинеше како совршена мрежа од нешта што ќе доведат до интересна кариера.
Твоите родители звучеа многу проактивно во поддршката на твоите интереси.
Да. Посебно татко ми. Вели дека тоа го гледал во мене уште од мали нозе и едноставно секогаш ме туркал во таа насока. Бев на настанот „Women in AI“ минатата ноќ и разговаравме за отстранување на некои бариери и за попристапно поле за жените. И јас навистина не го гледав тоа како бариера бидејќи, повторно, моите родители беа како: „Ова треба да го правиш. Не е во прашање твој пол или било што. Само ова е вештина што ја имате. Треба природно да го следите и да го негувате“. Никогаш не се чувствував како да не е за мене, што очигледно помогна.
Пред да се приклучите на Amii, работевте во просторот за развој на хардвер за да се фокусирате на микро и нано-изработка. Можете ли да ги дефинирате тие поими?
Дефинитивно. Така, во електротехниката, ја зедов опцијата за наноинженерство. Тоа беше специјалитет околу дизајнирање и производство на микро и нано размери. Кога зборуваме за нанометар, зборуваме за милиметар поделен на милион е нанометар. Многу, многу мал размер. И тоа е кул. Овие работи се толку мали што не можете ни со голо око да ги видите. Но, би можел да ја земам оваа специјализација за да научам како да произведувам на тој обем и да дизајнирам работи на тој размер.
Живееме во многу поврзан свет. Има електроника насекаде околу нас и треба да бидеме способни да дизајнираме електроника за ограничувањата на пакувањето и просторот. Постојано се обидуваме да ги правиме работите помали и помали. Земате нешто гломазно, прототип и треба да можете да го направите репродуктивно и скалабилно. Нанофабрикацијата е всушност за алатките и техниките што ги користите за дизајнирање и производство на такво ниво.
Ова е од производство на микрочипови до преземање на тие два различни чипови и нивно електрично поврзување со конечното пакување. Да се направи сето тоа на микроскала бара поинаква техника отколку да се изгради нешто на нашата човечка скала. Микро и нано-изработката се само околу хемиските процеси што ги користите и електричните процеси, пакувањето што ви е потребно за да бидете сигурни дека тие се херметички затворени и заштитени од нивната околина.
Надвор од микрочипови, што би било друга апликација или случај за употреба?
Работевме на многу проекти како оптички влакна. Повторно, сето тоа на крајот мора да дојде до некој вид процесорска единица која прима сигнали или генерира сигнали. Работевме во телеком индустријата, оптика, камери, сето тоа. Но, неговиот мозок е генерално некој вид микрочип во средината. Но, има и сензори кои ги внесуваат своите сигнали во која било единица за обработка што ја користите. Толку разновидни производствени техники за изградба на кој било тип на сензор или влезен или излезен уред што ни треба.
Кои се некои од предизвиците зад работата на овој тип на наноскала?
Едно парче прашина може да ви го уништи целиот ден. Работите на кои работите се со иста големина како и прашината во воздухот. Значи, фабрикувате во чиста соба. Чистата соба е навистина средина која го штити она на што работите од вас како човек, бидејќи ние сме многу валкани како луѓе, постојано плукаме честички, облеката ни се чести, шминката што ја имаме. носењето го прави воздухот валкан. Треба да елиминираме што е можно повеќе од тоа, за работите што ги градиме да бидат чисти и чисти од тој вид загадувачи.
Друг предизвик, има одлични начини да се изградат овие чисти соби и има цел вид на студии и наука зад тоа, но другиот предизвик е да се извади од лабораторија затоа што на крајот овие работи ќе се користат во нашиот многу валкан свет. Тогаш амбалажата станува важна. Сè уште треба да можеме да пристапиме до овие уреди, но тоа треба да го направиме на таков начин што нема да ја загадиме околината, пакувањето. Така херметички запечатување на работите, осигурувајќи се дека е целосно запечатено, ништо не влегува или излегува. Тоа е уште еден сет на предизвици што ги видов. Би имале нешто што одлично функционира на лабораториска клупа во контролиран амбиент, но генерално повеќето од работите што ги градиме се наменети да бидат изнесени во нашиот валкан свет. И тоа беше предизвик.
Повторно, од производство сè до одведување до неговата крајна дестинација, тоа е само многу посебен вид на размислувања и грижи за животната средина кога се занимавате со толку мали работи. Исто така, работите не се однесуваат секогаш како што се очекува во толку мали размери. Во нашиот физички свет, очекуваме работите да функционираат на одреден начин, но кога ќе дојдете до микро и нано размери, физичкиот свет станува малку поинаков и не можете секогаш да ги предвидите резултатите. Тоа е сосема друго поле на студирање.
Кои би биле некои примери да се биде различен од редовниот физички свет?
Премин на струја низ жица. Ги имаме нашите полначи и нашите телефони и поминуваме струја низ него. Кога поминувате струја низ жица со големина како прамен коса, очигледно има размислувања за топлина и работите само ќе почнат да се однесуваат поинаку бидејќи, повторно, просторот и големината се ограничени.
Која е вашата моментална улога во Amii и како вашиот тим им помага на индустриските партнери?
Мојата сегашна улога во Amii е многу различна од светот на микро и нанотехнологијата.
Јас сум сопственик на производ на тимот за напредна технологија во Amii. Водам тим од претежно научници за машинско учење и проект-менаџери кои сите работат со нашите различни индустриски партнери за да ги решат нивните деловни проблеми преку примена на машинско учење.
Ние сме многу фокусирани на индустријата, сè за премостување на јазот помеѓу она што се случува во академската заедница, сите навистина големи откритија со машинското учење и вештачката интелигенција, но применувајќи ги на најголемите потреби на нашите индустриски партнери. Ние одговараме на тие потреби со тоа што суштински им помагаме на нашите клиенти да ги најдат вештините и експертизата што им се потребни за да можат да ја придвижат работата напред.
Ние ја водиме нашата програма за практикантска работа и престој преку тимот за напредна технологија. Значи, вработувам многу. Регрутирањето не е моја позадина, но тоа е нешто што го правам многу сега. И сè е за вид на склопување, наоѓање на вистинскиот талент за ML што ќе го поставиме на проектот на нашиот клиент. Ги вработуваме овие луѓе како вработени во Amii за одреден мандат и им даваме голема поддршка и менторство, но навистина, тие се посветени да работат на проектот на клиентот и да го придвижат тоа напред. Тоа е начин нашите клиенти да добијат пристап до таленти без да мора самите да го вршат регрутирањето. Amii има прилично добро препознавање на брендот, можеме да донесеме навистина големи таленти и потоа да ги поставиме на овие индустриски проекти.
Потенцијална придобивка од системот е клиентот да има можност да ги вработи овие луѓе откако ќе заврши терминот кај нас. Сакаме овој талент да остане тука. Не сакаме одлив на мозоци. Му даваме малку подигање на клиентот за да може да го испроба талентот, да го испроба проектот, да почувствува што всушност е машинското учење, што ни треба за да го направиме успешно, а потоа идеално да го поставиме талент во овие компании на подолг рок, така што овие компании навистина стануваат компании за вештачка интелигенција и можат да ги придвижат своите сопствени иницијативи напред во иднина.
Колку трае нормално терминот за кој се пријавуваат?
Општо земено, четири до дванаесет месеци.
Тоа е нешто што го сфаќаме на почетокот, во зависност од сложеноста на проектот и колку проблеми се обидуваме да решиме. Откриваме колку подолго, толку подобро. Проектите за машинско учење што треба да се направат за четири месеци може да бидат предизвикувачки. Има многу повеќе од само градење ML модели. Во голема мера се потпираме на податоците што се собрани од клиентот што ни се предадени, што ни помага да ги изградиме моделите. Колку подолго имаме, толку подобро е да се повторуваме и да се движиме низ сите можности.
Работата е експериментална и истражувачка по природа. Amii е истражувачки институт; не можеме секогаш да го гарантираме исходот. Подолгата писта само ни дава повеќе време да го направиме тоа истражување и да се погрижиме да ги исцрпиме нашите опции и да продолжиме со што е можно повеќе работи затоа што ни е тешко да кажеме: „Ова е методот што најдобро ќе функционира“. Мора да го пробате и да видите.
Кои се некои примери на предизвикувачки деловни проблеми на кои работеше вашиот тим со овие компании?
Алудирав на тоа, дефинитивно подготвеноста за податоци е голем предизвик. Тековната перцепција на индустријата за подготвеноста на податоците е различна од она што научникот за машинско учење би помислил дека е подготвен за модел на машинско учење. И пристап. Колку е лесно клиентот да ни ги предаде податоците на начин што е потрошен за нашите ML модели. Затоа сакаме подолги проекти бидејќи тоа му дава време на нашиот тим да работи со нашите клиенти преку тие видови предизвици за подготвеност за податоци и да ги постави за успех.
Влегувањето ѓубре е ѓубре надвор, ако ни ги предадете податоците за ѓубрето, ќе создадеме модел за ѓубре. Навистина ни требаат квалитетни податоци. И има малку крива на учење за клиентите. Перцепцијата на индустријата, повторно, за тоа што се квалитетни податоци, кои се примерите што треба да ги видиме за да можеме да ги предвидиме работите во иднина. Тоа е само работа на писменост, да се осигураме дека зборуваме на ист јазик, тие ги разбираат ограничувањата врз основа на какви било податоци до кои имаат пристап кога ќе разберат што ќе нè подготви за успех.
Ви требаат примери за она што се обидувате да го предвидите во вашата база на податоци. Ако некој настан е навистина редок, ќе ни биде тешко некогаш да го предвидиме тоа да се случи. Можеме да изградиме навистина точен модел на нешто што само кажува 99% точно затоа што никогаш не го предвидува времето од 1% кога нешто ќе се случи. Повторно, само бидете сигурни дека клиентот разбира што ни треба за да изградиме точни модели.
Видовме дека дури и навидум едноставните проблеми можат да бидат многу сложени во зависност од нивната база на податоци. На самиот почеток, имајќи првичен повик за откривање со клиент, мораме да го предвидиме должината на времето што ќе ни треба. Но, понекогаш кога ќе почнеме да ги лупиме слоевите на кромидот, сфаќаме, не, ова е многу покомплексно отколку што мислевме поради овие сложености на податоците.
Потребни се други предизвици, недостаток на посветеност од експертите за темата. Кога соработуваме со нашите индустриски партнери, навистина ни е потребно тие да продолжат да доаѓаат на маса бидејќи тие се експерти за домен, а обично и експерти за податоци. Ние не сме како продавница за програмирање каде што можеме само да ги земеме податоците, да го изградиме моделот и да им го предадеме на крајот. Многу, многу соработува. И колку повеќе вложуваат нашите индустриски партнери, толку повеќе ќе излезат бидејќи ќе можат да не водат во вистинската насока, погрижете се предвидувањата што ги правиме да имаат смисла за нив од деловна перспектива , дека ги насочуваме вистинските метрики, разбираме што е успех за нив.
Ни треба мултидисциплинарен тим околу нас за да ги поддржи проектите и потребно е повеќе од еден научник за машинско учење за да изгради успешен модел кој позитивно ќе влијае на бизнисот. Има многу предизвици. Тоа се оние кои ми паднаа на памет.
Вие лично верувате дека вештачката интелигенција треба да биде сила за добро. Кои се некои начини на кои мислите дека вештачката интелигенција може позитивно да ја промени иднината?
Она што најмногу ми се допаѓа во мојата работа е дека работиме со клиенти од сите индустрии, решавајќи многу различни проблеми, но сите тие навистина се користат за некаква позитивна промена. А Amii ја има нашата принципиелна рамка за вештачка интелигенција која гарантира дека го правиме токму тоа. Од фазата на склучување договори, се грижиме дека проектите на кои работиме со нашите индустриски партнери се користат за таа позитивна промена на етички начин. Сите проекти што можам да ги видам се користат за добро и позитивно ја менуваат иднината.
Едно нешто што ми паѓа на ум, во Алберта почесто отколку не сега се справуваме со ситуации со шумски пожари во лето. Оваа година особено, дури и во април беше лошо. Неодамна соработувавме со Canada Wildfire. Тоа е истражувачка група од Универзитетот во Алберта. 40-годишни временски податоци поврзани со сериозни настани од шумски пожари. Работејќи со нив за подобро да ги предвидиме овие настани во иднина за да можеме подобро да ги подготвиме ресурсите што би можеле да бидат потребни, тимовите да влезат и да ја смират околината пред да дојде до фаза каде што беснеат шумските пожари. Мислам дека тоа е само да се биде во Едмонтон, не знам дали беше овде минатата недела, но беше многу зачадено.
Кога пристигнав во неделата навечер (21 мај 2023 година) беше прилично зачадено.
Тоа е поразително. Ги уништува заедниците. Ги одзема домовите на луѓето. Да морате да дишете честички во воздухот не е одлично, но уништувањето е многу огромно. Тоа е еден интересен (проект) кој е близок до сите наши срца.
Друга област во која работиме е земјоделскиот простор. Како ќе го нахраниме нашето растечко население? Работиме со Националниот совет за истражување на проблемот со изобилството на протеини. Обидувајќи се да се осигураме дека растенијата што ги одгледуваме имаат поголема содржина на протеини за да ја нахранат нашата растечка популација и користејќи машинско учење за да можеме да ги направиме тие предвидувања.
Намалувањето на емисиите е уште една многу популарна. Работа со компании во секторот за нафта и гас за да се осигураме дека процесите, системите и алатките што се користат се што е можно поефикасни. Ние работиме со пречистителна станица од долината Дрејтон, што е мал град во Алберта, осигурувајќи се дека таа станица за третман на вода работи што е можно поефикасно и дека создаваме што е можно повеќе чиста вода за заедницата . Прецизна медицина исто така.
Списокот продолжува. Буквално, секоја компанија на која работиме има вакви проекти, вакви причини. Тешко ми е да изберам фаворит бидејќи кога ќе размислите, сите тие имаат можност да имаат неверојатно позитивно влијание врз иднината.
Која е вашата визија за иднината на вештачката интелигенција или роботиката?
Мојата изложеност на роботиката навистина беше во синџирот на снабдување. Тоа е местото каде што роботиката веќе се користи, но исто така е како да ја подобриме со вештачка интелигенција за да се надоврземе на постоечките системи и автоматизација, повторно, преку поефикасни процеси? Синџирот на снабдување очигледно е заинтересиран за зголемување на пропусната моќ, побрзо исполнување на повеќе нарачки и поефикасно донесување одлуки. Од страната на роботиката, повторно, мојата изложеност се надоврза на постоечките роботи за да ги направам попаметни и подобри.
Мислам дека поопшто, иднината од она што го гледам дека индустријата го прави е сè уште многу хумано-центрична. Роботиката се користи како алатка, како зголемување на луѓето. Можеби роботиката се користи во услови кои се опасни за луѓето каде што не треба да бидеме изложени на околината. Роботиката е одлична замена за нас во тој случај за да нè чува побезбедно. Има и навистина интересно истражување што го прават нашите соработници и бионички екстремитети, така што полесно се контролира и движењето на луѓето на кои им е потребна таа поддршка. Сите сè уште се многу поврзани со луѓето и нивната употреба на овие алатки, но им го олеснуваат користењето и им го олеснуваат животот преку овие нови системи.
Во однос на иднината на вештачката интелигенција воопшто, ова е баш толку интересно време да се биде во овој простор. Индустријата конечно сфаќа дека вештачката интелигенција е тука и таа ќе промени сè и можете или да водите или да бидете предводени. Мислам дека една од визиите на Amii е секоја компанија да биде пријатна со технологијата, свесна за тоа што може и што не може да направи, и навистина подготвена да експериментира и повторува за да ја имплементира во нивниот бизнис за да реши некои од нивните најтешки проблеми.
Досега, мислам дека можеби постоеше перцепција дека само технолошки компании беа корисници на вештачка интелигенција и ML, но сега станува се поочигледно дека ML може да се распореди во суштина во секоја организација. Тоа не е секогаш вистинскиот одговор, но обично има случај за употреба. Се надевам дека иднината е компаниите да станат природни компании со вештачка интелигенција со тоа што ќе бидат пописмени и запознаени со технологијата и ќе бидат свесни за тоа како можат да ја користат за нивниот бизнис.
Ви благодариме за неверојатното интервју, читателите кои сакаат да дознаат повеќе треба да ги посетат следните ресурси:
