Celina Lee, VD och medgrundare av Zindi – Intervjuserie

Celina Lee är VD och medgrundare av  Zindi, det största professionella nätverket för datavetare i Afrika.

Celina har en passion för att släppa lös kraften i data för socialt bästa. Celina har en bevisad meritlista i tankeledarskap i skärningspunkten mellan data och utveckling och har spelat en central roll i lanseringen av globala plattformar inklusive Alliansen för finansiell integration, insight2impactOch nu Zindi. Celinas arbete har expansivt överbryggat den privata och offentliga sektorn och över olika utvecklingsområden, inklusive finansiell integration, utveckling av mikro- och småföretag, utveckling av marknadssystem, genus, klimatförändringar och folkhälsa. Hon har bott och arbetat i länder över hela Asien, Latinamerika och Afrika söder om Sahara.

Vad lockade dig från början till datavetenskap och tillämpad matematik?

Hela mitt liv har jag njutit av matte. När jag lärde mig om programmet tillämpad matematik var det bara vettigt för mig eftersom jag uppskattar hur data och matematik översätts till verkliga tillämpningar. Det jag gillar med att arbeta med data är att data har en historia att berätta. Data kan vara oerhört påverkande, men bara om du får den i rätt persons händer. Det är magi.

Vilka är några av de unika utmaningarna med att implementera datavetenskap och maskininlärningslösningar i Afrika?

En utmaning är att datamängder kan vara glesa. Om du till exempel arbetar med problem med bearbetning av naturliga språk på lokala afrikanska språk, har vissa språk bara tusentals som modersmål; vissa är inte ens skrivna. Du har inte den mängd data som du har för engelska till exempel. Men utmaningens natur är just det som gör lösningarna ännu viktigare och mer effektfulla.

När tänkte du först på konceptet bakom crowdsourcing-datalösningar?

Jag lärde mig om Kaggle för många år sedan när jag var i San Francisco, när det bara var en nystart. Konceptet med att låta publiken bygga datalösningar för organisationer fick genklang hos mig. Men jag såg en lucka i att datamängder och problem uppenbarligen kom från stora, mestadels amerikanska företagsföretag och deltagarna var på samma sätt mestadels från den "utvecklade" världen. Jag hade arbetat många år med data inom den internationella utvecklingssektorn. Jag såg en möjlighet att lösa problem med publiken för, och även av, andra regioner.

Under de första dagarna av lanseringen kraschade plattformen eftersom Zindi hade så många registreringar. Blev du överhuvudtaget förvånad över hur snabbt detta antogs av samhället?

Jag blev förvånad, men inte chockad. Vi hade helt klart inte förutsett hur mycket trafik vi skulle få under de första dagarna, annars hade den inte kraschat! Men jag visste att det fanns en efterfrågan på marknaden bland unga afrikanska dataforskare och blivande dataforskare för den här typen av plattform. Unga människor på kontinenten är ambitiösa, energiska och innovativa. De kommer att lägga ner arbetet och de kommer att göra allt möjligt. Så jag blev inte chockad över att ett onlineutrymme som Zindi omedelbart gav resonans. På Zindi kan de få kontakt med andra likasinnade från hela Afrika och runt om i världen, de kan bygga nya färdigheter, de utvecklar sin egen profil och portfölj och de kan få jobb. Dessutom skulle jag notera att folk var mycket stolta över det faktum att detta var en afrikansk plattform som var värd för afrikanska datamängder och problem. Som en dataforskare sa till mig, på Zindi har hon hittat ett hem.

DeepMind lanserade en tävling på plattformen för lite över ett år sedan, vad var denna tävling?

DeepMind-tävlingen var att utveckla modeller för djupinlärning för att identifiera havssköldpaddor med hjälp av de unika mönstren i deras ansikten. De geometriska mönstren på havssköldpaddors ansikten är som fingeravtryck. Men det finns inte en stor mängd närbilder och bilder utanför vattnet av havssköldpaddors ansikten. Vi arbetade med Local Ocean Conservation, en lokal ideell organisation i Kenya, som hade en samling av tusentals bilder som samlats in under 10 års arbete inom området för bevarande av havssköldpaddor.

Vikten av dessa AI-modeller är att de kan eliminera behovet av fysiska taggar, som kan vara dyra, opålitliga (eftersom de faller av eller skadas), och de kan vara farliga för havssköldpaddornas hälsa. Vi hade över 700 deltagare som arbetade med detta problem. Och lösningarna är öppen källkod, och andra ideella organisationer arbetar för närvarande med att utveckla mobilbaserade applikationer med hjälp av de resulterande algoritmerna.

Vilka är några exempel på andra utmaningar som har lanserats på plattformen?

Vi har kört över 300 utmaningar på Zindi-plattformen. Dessa utmaningar sträcker sig över många olika branscher, tekniska områden och komplexitet! Det som är spännande är att de alla är verkliga tillämpningar av AI och datavetenskap, mestadels i Afrika.

För att nämna några: Använda maskininlärning för att förutsäga luftföroreningsnivåer i Kampala, förutsäga energiförbrukningsnivåerna i 5G-nätverk, identifiera jordskred med hjälp av satellitbilder, korrigera oregelbundna och felaktiga GPS-platser för en träningsapp i Egypten, identifiera jordbruksrelaterade ord i Luganda (ett lokalt språk i Uganda) på radio, mäter biomassa i Elfenbenskusten med hjälp av satellitdata.

Listan fortsätter! Du kan kolla in dem alla här..

Hur många datavetare arbetar i genomsnitt med ett listat problem, och hur framgångsrika är företag med att lösa de utmaningar som är listade?

Vanligtvis kommer mellan 500 och 1000, eller ibland mer, att fungera på ett givet problem på plattformen. Detta beror på problemets komplexitet och mängden prispengar som erbjuds. Vi har delat ut totalt över 500,000 XNUMX USD till vinnande dataforskare i Zindi-gemenskapen.

Vi har haft ett antal framgångssagor genom åren. Till exempel köpte Zimnat, det största försäkringsbolaget i Zimbabwe, maskininlärningsalgoritmer som de fick från sin Zindi-tävling för att förutsäga vilka kunder som var mest benägna att churna (sluta betala och lämna systemet). De införlivade dessa modeller i sin instrumentpanel för kundtjänst, vilket gjorde det möjligt för dem att minska kundavgången med 30 % det året! Zimnat slutade också med att anställa en av de bästa dataforskarna i Zimbabwe.

Företag äger IP från de tre bästa lösningarna. Bortsett från själva modellerna värdesätter företag verkligen att ha hundratals intelligenta människor som arbetar med sina problem. Det är ett sätt att testa nya idéer, outsourca problem som deras interna team inte har tid eller teknisk förmåga att arbeta med, eller ofta är det mest värdefulla att bara ha en injektion av nya idéer och perspektiv.

Kan ni diskutera hur Zindi sedan kopplar samman datavetare med företag efter att tävlingen är över?

Det finns totalt 70,000 190 användare (data- och AI-utövare) registrerade på Zindi från 52 länder i världen och 54 av 50 länder i Afrika. Ungefär 85 % av våra användare går på universitetet; 28 % har en universitetsexamen eller arbetar mot en, och XNUMX % är kvinnor. Vårt mål är att göra AI och datavetenskap tillgängligt för alla.

Varje månad är cirka 6,000 XNUMX aktiva på plattformen. Det betyder att de antingen deltar och arbetar med tävlingar, läser lärandebloggar, skickar meddelanden på diskussionsforum, skickar direktmeddelanden med vänner eller söker jobb.

Varje gång en dataforskare deltar i en tävling, gör inlägg på diskussionsforumet eller går med i ett team, läggs denna aktivitet till i deras Zindi-profil. Zindi-profilen blir deras live-cv och deras bevis på arbete.

Vi hjälper företag att anställa datavetare och bygga upp sin talangpipeline på flera sätt. Vi erbjuder företag företagsmedlemskap till Zindi, vilket gör att de kan få tillgång till förmåner inklusive att köra tävlingar på Zindi där de äger IP-adressen för de tre bästa lösningarna och de får även anställa direkt från tävlingens topplista. De får också ett konto till Zindi Talent Search, vilket gör att potentiella arbetsgivare kan söka i Zindi-profilerna och direkt identifiera och anställa kandidater baserat på deras faktiska prestation på olika typer av verkliga problem, det vill säga tävlingarna.

Vad är din vision för Zindis framtid?

Min vision för framtiden är att Zindi ska bli erkänd som den enskilt viktigaste pipeline av miljontals oupptäckta och mångsidiga data och AI-talanger från hela världen. Varje blivande data- och AI-utövare kommer att veta att de måste komma till Zindi. Zindi-plattformen är en plats där de, oavsett bakgrund, vet att de kan bygga upp sina färdigheter, få kontakt med mentorer och kamrater för att hjälpa dem på deras resa, skapa en profil som visar upp deras förmågor och erbjuder dem karriärmöjligheter.

Och varje företag kommer att behöva sitt Zindi-medlemskap för att ligga före konkurrenterna eftersom om några år kommer alla företag att tävla om kvaliteten på sina datavetenskapliga och AI-förmågor.

Vi ger för närvarande ett löfte till alla Zindians på plattformen att vi kommer att förändra deras liv om de tillåter oss. Vi har redan sett många unga människor som har börjat på Zindi, kämpar för att ens ladda sin CSV-fil, och ett till två år senare efter att ha deltagit i flera tävlingar på Zindi, engagerat sig i diskussionsforum och slagit ihop med olika människor, landar de otroligt jobb på grund av den kompetens och det rykte de byggde på Zindi.

Tack för den fina intervjun, läsare som vill veta mer bör besöka Zindi.