Эдвард Куи, Основатель и Генеральный Директор Graviti – Интервью

Эдвард Куи – основатель и генеральный директор Graviti, компании, разрабатывающей следующее поколение платформы данных, которая фундаментально изменит то, как разработчики взаимодействуют с неструктурированными данными. С помощью Graviti разработчики ИИ могут приобретать, хранить и обрабатывать данные более быстро и легко – это основа, необходимая для использования искусственного интеллекта для эмансипации всех отраслей.

Вы начали свое обучение как механический инженер, что вызвало смену на компьютерные науки и искусственный интеллект?

Я фактически изучал механическую инженерию в качестве специальности в 2012 году. Я посетил курс по машинному обучению в Университете Пенсильвании, который был ошеломляющим, и я знал, что это будущее и то, что я хотел делать в своей карьере. После этого курса я перевелся на компьютерные науки.

После окончания обучения я проводил исследования по обучению с подкреплением в Университете Пенсильвании. В 2015 году мой бывший начальник, Джефф Снайдер, присоединился к Uber и пригласил меня присоединиться к Uber ATG. Это было начало моей карьеры в отрасли самоходных автомобилей.

Можете ли вы поделиться историей создания Graviti?

Работа в Uber была очень сложной в начале, потому что люди не использовали большие модели машинного обучения, и у нас не хватало вычислительной мощности и платформы управления данными для обучения моделей. Данные, которые мы собирали для самоходных автомобилей, были все неструктурированные. Например, они были изображениями, видео, точками LIDAR. Все этот тип данных из реальных датчиков, и мы собирали тонны неструктурированных данных каждый день. Мы провели статистику, которая показала, что количество данных, которые мы собирали в подразделении самоходных автомобилей за неделю, равно количеству данных, которые мы собираем для всего ресторанного бизнеса во всем мире за весь год. Тонны неструктурированных данных накапливались каждый день, и это создавало большие проблемы с хранением, управлением и использованием этих данных для создания ценности для разных организаций.

После трех лет работы в Uber я увидел возможность улучшить управление большими объемами неструктурированных данных. Итак, я основал Graviti в 2019 году, чтобы ускорить инновации в области ИИ, создавая платформу управления неструктурированными данными.

Можете ли вы обсудить, как Graviti является платформой для управления и структуризации данных в большом масштабе?

Graviti стремится запустить первую платформу данных, которая позволяет организациям работать с большими объемами неструктурированных данных для создания инновационных приложений ИИ. Эта платформа устраняет хлопоты и помогает разработчикам управлять большими объемами неструктурированных данных вместе с командой.

Хотя большая часть доступной информации в разработке ИИ является низкокачественной и неструктурированной, команды разработчиков обычно тратят более 50% своего времени не на создание моделей, а на выявление, дополнение или очистку неструктурированных данных, и это только начало их работы. Graviti предлагает более экспертный способ управления данными, чтобы освободить разработчиков и дать им больше времени для анализа неструктурированных данных и обучения моделей ИИ.

Мы помогаем разработчикам в трех измерениях: открытие данных, итерация данных и автоматизация рабочих процессов.

Открытие данных:

Graviti предлагает функцию хостинга данных, которая делает организацию сырых данных, аннотаций и метаданных намного проще, объединяя форматы набора данных и аннотаций. Когда разработчики ИИ получают доступ к разным наборам данных через Graviti, им не нужно конвертировать форматы данных, что упрощает управление, запрос, доступ и другие операции, связанные с аннотацией. Graviti помогает уменьшить возможность несоответствия сырых данных или потери аннотаций. Кроме того, платформа Graviti может помочь разработчикам оценить качество наборов данных с помощью функции визуализации данных, что экономит не менее восьми часов в неделю для разработчиков.

Итерация данных:

Когда разработчики обучают свои модели ИИ, им нужно тестировать наборы данных в разных версиях, чтобы увидеть результаты и сделать заметки. Вызов заключается в отслеживании различных редакций и версий с членами команды, работающими над одним и тем же проектом. Graviti предлагает решение, позволяя назначать разные уровни доступа сотрудникам, чтобы они могли загружать свои аннотации, отслеживать прогресс проекта и работать одновременно.

Автоматизация рабочих процессов:

С помощью функции “Действие” инженеры могут автоматизировать рабочие процессы и уменьшить повторяющиеся,耗 времени и ручные задачи. Это освобождает разработчиков от написания больших ручных скриптов для достижения этих рабочих процессов и открывает время для них, чтобы они могли заниматься работой, которую им нужно делать.

Почему неструктурированные данные являются будущим ИИ?

Более 80% корпоративных данных являются неструктурированными сейчас, включая изображения, записи, видео, посты в социальных сетях и т. д. ИИ является ключом к получению ценности из неструктурированных данных. Предприятия начинают использовать неструктурированные данные для поддержки глубоких исследований и дальнейшего анализа.

Graviti недавно запустила OpenBytes, некоммерческий проект открытых данных, размещенный под эгидой Linux Foundation. Можете ли вы обсудить, что такое OpenBytes?

Миссия OpenBytes – облегчить более широкое обмен данными в сообществе ИИ путем создания стандартов данных, форматов и процессов, позволяющих вносить вклад в данные. Область действия OpenBytes включает курирование открытых наборов данных, открытых спецификаций данных и совместную разработку под открытыми лицензиями, поддерживающими миссию, включая документацию, тестирование, интеграцию и создание других артефактов, которые помогают разработке, развертыванию, эксплуатации или принятию открытого проекта.

OpenBytes может уменьшить риски ответственности поставщиков данных. Поставщики наборов данных неохотно делятся своими наборами данных публично из-за отсутствия знаний о лицензиях на данные. Как только поставщики данных присоединяются к OpenBytes, их данные будут защищены, и будет доступно больше открытых данных.

Мы также генерируем стандартный формат набора данных при публикации, обмене и обмене данными. Унифицированный формат поможет поставщикам данных понять наборы данных и найти необходимые им данные, что приведет к более качественным вкладам открытых наборов данных.

Какие есть преимущества открытых наборов данных?

Они приносят пользу исследователям, потому что ученым есть больше бесплатных ресурсов, которые они могут использовать для обучения моделей и завершения исследований.

Они приносят пользу предприятиям, которые используют наборы данных для начала построения возможностей ИИ и усиления перехода от традиционных предприятий к предприятиям ИИ.

Как Graviti аутентифицирует качество наборов данных?

Даже популярные наборы данных, такие как COCO и KITTI, не идеальны для разработчиков. Ошибки всегда возникают, когда разработчики обучают модели, и никто не нашел отличный способ улучшить качество наборов данных. Graviti считает, что модель оценки набора данных будет создана или другая техническая революция поможет сообществу решить эту проблему, и это также часть миссии Graviti, которую необходимо достичь в будущем.

Каково ваше видение будущего доступа разработчиков к данным?

Для небольшого количества данных разработчики должны иметь возможность получить к ним доступ легко. Для больших объемов данных, таких как более разнообразные наборы данных для обучения моделей, технология федеративного обучения поможет работать совместно, декуплируя возможность машинного обучения от хранения данных на центральном сервере.

Есть ли что-то еще, что вы хотели бы поделиться о Graviti?

Graviti также эволюционирует. Мы слушаем обратную связь от наших клиентов, включая стартапы, предприятия, отдельных разработчиков и исследователей. Мы также приветствуем любые возможности сотрудничества или партнерства от всех.

Мы видим большие возможности в разработке ИИ с открытыми данными в очень ближайшем будущем. Мы строим сообщество для обмена и вклада в открытые данные. Это принесет пользу не только исследователям, чтобы расширить границы науки, но и предприятиям, чтобы усовершенствовать свои модели и развивать технологии в взаимовыгодной среде.

Спасибо за отличное интервью, читатели, которые хотят узнать больше, должны посетить Graviti.