Edward Cui, Fondator și CEO al Graviti – Seria de interviuri

Edward Cui este fondatorul și CEO-ul Graviti, o companie care construiește o nouă generație de platformă de date care va schimba fundamental modul în care dezvoltatorii interacționează cu datele nestructurate. Cu Graviti, dezvoltatorii de inteligență artificială pot achiziționa, stoca și procesa date mai rapid și mai ușor – fundamentul necesar pentru a valorifica inteligența artificială și a împuternici toate industriile.

Ați început studiile universitare ca inginer mecanic, ce a determinat schimbarea către informatică și inteligență artificială?

Am studiat ingineria mecanică ca student în 2012. Am urmat un curs de învățare automată la Universitatea din Pennsylvania, care a fost uimitor, și am știut că este viitorul și ceea ce voiam să fac în cariera mea. După acel curs, m-am transferat la informatică.

După absolvire, am efectuat cercetări pe învățarea prin întărire la Universitatea din Pennsylvania. În 2015, fostul meu șef, Jeff Snyder, s-a alăturat Uber și m-a invitat să mă alătur Uber ATG. Acesta a fost începutul carierei mele în industria mașinilor autonome.

Puteți împărtăși povestea de origine a Graviti?

Lucrul la Uber a fost foarte complicat la început, deoarece oamenii nu foloseau modele de învățare automată mari și lipsea puterea de calcul și o platformă de gestionare a datelor pentru a antrena modelele. Datele pe care le-am colectat pentru mașinile autonome erau toate nestructurate. De exemplu, erau imagini, videoclipuri, puncte LIDAR. Toate tipurile de date de la senzori din lumea reală și am colectat tone de date nestructurate în fiecare zi. Am făcut o statistică care ne-a spus că cantitatea de date pe care am colectat-o într-o divizie de mașini autonome pentru o săptămână este egală cu datele pe care le colectăm pentru întreaga afacere cu restaurante la nivel global pentru întregul an. Tone de date nestructurate s-au acumulat în fiecare zi și aceasta a creat probleme mari cu privire la modul de stocare a datelor, modul de gestionare a datelor și modul de a utiliza datele pentru a genera valori pentru diferite organizații.

După trei ani de lucru la Uber, am văzut oportunitatea de a îmbunătăți modul în care datele nestructurate la scară largă pot fi gestionate. Așadar, am fondat Graviti în 2019 pentru a accelera inovațiile în domeniul inteligenței artificiale prin construirea unei platforme de gestionare a datelor nestructurate.

Puteți discuta cum Graviti este o platformă pentru gestionarea și structurarea datelor la scară?

Graviti are ca scop lansarea primei platforme de date care permite organizațiilor să lucreze cu volume mari de date nestructurate pentru a alimenta aplicații inovatoare de inteligență artificială. Această platformă elimină problemele și ajută dezvoltatorii să gestioneze cantități mari de date nestructurate împreună cu echipa.

În timp ce majoritatea informațiilor disponibile în dezvoltarea inteligenței artificiale sunt de calitate scăzută și nestructurate, echipele de dezvoltare petrec peste 50% din timpul lor – nu pentru a construi modele – ci pentru a identifica, a îmbunătăți sau a curăța datele nestructurate, și aceasta este doar începutul muncii lor. Graviti oferă o modalitate mai expertă de gestionare a datelor pentru a elibera dezvoltatorii și a le oferi mai mult timp pentru a analiza datele nestructurate și a antrena modele de inteligență artificială.

Noi ajutăm dezvoltatorii în trei dimensiuni: descoperirea datelor, iterarea datelor și automatizarea fluxului de lucru.

Descoperirea datelor:

Graviti oferă o funcție de găzduire a datelor care face organizarea datelor brute, a notelor și a metadatelor mult mai ușoară prin unificarea formatului de set de date și a notelor. Când dezvoltatorii de inteligență artificială accesează diferite seturi de date prin Graviti, nu au nevoie să convertească formatele de date, ceea ce simplifică gestionarea, interogarea, accesarea și alte operațiuni implicate în notare. Graviti ajută la reducerea oportunității de date brute neconcordante sau pierderea notelor. Mai mult, platforma Graviti poate ajuta dezvoltatorii să evalueze calitatea seturilor de date cu o funcție de vizualizare a datelor, care economisește cel puțin opt ore pe săptămână pentru dezvoltatori.

Iterarea datelor:

Când dezvoltatorii antrenează inteligența artificială, au nevoie să testeze seturile de date în diferite versiuni pentru a vedea rezultatele și a marca notele. Provocarea constă în urmărirea diferitelor editări și versiuni cu membrii echipei care lucrează la același proiect. Graviti oferă soluția prin alocarea diferitelor niveluri de drepturi de acces angajaților pentru a le permite să încarce notele lor și a urmări progresul proiectului și a lucra simultan.

Automatizarea fluxului de lucru:

Prin intermediul unei funcții numite “Acțiune”, inginerii pot automatiza fluxurile de lucru și reduce munca repetitivă, consumatoare de timp și manuală. Acest lucru eliberează dezvoltatorii de la scrierea unor scripturi manuale mari pentru a atinge aceste fluxuri de lucru și deschide timp pentru a face munca pe care trebuie să o facă.

De ce datele nestructurate sunt viitorul inteligenței artificiale?

Peste 80% din datele întreprinderilor sunt nestructurate în prezent, incluzând imagini, înregistrări, videoclipuri, postări pe rețelele sociale etc. Inteligența artificială este cheia pentru a livra valori din datele nestructurate. Întreprinderile încep să valorifice datele nestructurate pentru a susține cercetarea aprofundată și analiza ulterioară.

Graviti a lansat recent OpenBytes, un proiect de date deschise non-profit, găzduit sub Linux Foundation. Puteți discuta ce este OpenBytes în mod specific?

Misiunea OpenBytes este de a facilita partajarea mai largă a datelor în comunitatea inteligenței artificiale prin crearea unor standarde de date, formate și procese care permit contribuții de date. Scopul OpenBytes include curarea seturilor de date deschise, specificațiilor de date deschise și dezvoltarea colaborativă sub licențe deschise care susțin misiunea, incluzând documentația, testarea, integrarea și crearea altor artefacte care ajută la dezvoltarea, implementarea, operarea sau adoptarea proiectului sursă deschis.

OpenBytes poate reduce riscurile de răspundere a contribuitorilor de date. Deținătorii de seturi de date sunt reticenți să împărtășească seturile lor de date public din cauza lipsei de cunoștințe despre licențele de date. Odată ce contribuitorii de date se alătură OpenBytes, datele lor vor fi protejate, și mai multe date deschise devin accesibile.

Noi generăm, de asemenea, un format standard de set de date atunci când publicăm, partajăm și schimbăm date. Un format unificat va ajuta contribuitorii de date să înțeleagă seturile de date și să găsească datele relevante pe care le au nevoie, ceea ce conduce la contribuții de seturi de date deschise de calitate superioară.

Care sunt unele dintre beneficiile seturilor de date deschise?

Ele beneficiază cercetătorii, deoarece oamenii de știință au mai multe resurse gratuite pentru a utiliza pentru a antrena modele și a finaliza cercetarea.

Ele beneficiază întreprinderile, care folosesc seturile de date pentru a începe să construiască capacități de inteligență artificială și a împuternici trecerea de la întreprinderi tradiționale la întreprinderi de inteligență artificială.

Cum autentifică Graviti calitatea seturilor de date?

Chiar și seturile de date populare, cum ar fi COCO și KITTI, nu sunt perfecte pentru dezvoltatori. Bug-urile apar întotdeauna atunci când dezvoltatorii antrenează modele și nimeni nu a găsit o modalitate excelentă de a îmbunătăți calitatea seturilor de date. Graviti consideră că un model de evaluare a seturilor de date va fi stabilit sau o altă revoluție tehnică va ajuta comunitatea să rezolve problema, și aceasta este, de asemenea, parte a misiunii Graviti de a atinge în viitor.

Care este viziunea dvs. pentru viitorul modului în care dezvoltatorii vor accesa datele?

Pentru o cantitate mică de date, dezvoltatorii ar trebui să poată accesa datele cu ușurință. Pentru cantități mai mari de date, cum ar fi seturi de date mai diverse pentru antrenarea modelelor, tehnologia de învățare federată ar ajuta la lucru în mod colaborativ prin decuplarea capacității de a face învățare automată de la stocarea datelor într-un server central.

Există altceva pe care ați dori să îl împărtășiți despre Graviti?

Graviti evoluează, de asemenea. Noi ascultăm feedback-ul de la clienții noștri, incluzând startup-uri, întreprinderi, dezvoltatori individuali și cercetători. Noi, de asemenea, salutăm orice oportunitate de colaborare sau parteneriat de la toată lumea.

Noi vedem oportunități mari în dezvoltarea inteligenței artificiale din datele deschise în viitorul foarte apropiat. Noi construim o comunitate pentru partajarea și contribuția de date deschise. Acest lucru va beneficia nu numai cercetătorii pentru a împinge limitele științei mai departe, ci și întreprinderile pentru a rafina modelele și a evolua tehnologia într-un mediu mutual benefic.

Mulțumim pentru interviul excelent, cititorii care doresc să afle mai multe trebuie să viziteze Graviti.