Celina Lee, VD och medgrundare av Zindi – Intervjuserie

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

Celina har en passion för att frigöra datans kraft för socialt välstånd. Celina har en bevisad spårväg av tankeledarskap i skärningspunkten mellan data och utveckling och har spelat centrala roller i lanseringarna av globala plattformar, inklusive Alliansen för finansiell inkludering, insight2impact och nu Zindi. Celinans arbete har omfattat både den privata och offentliga sektorn och olika utvecklingsområden, inklusive finansiell inkludering, mikro- och småföretagsutveckling, marknadssystemutveckling, genus, klimatförändringar och folkhälsa. Hon har bott och arbetat i länder i Asien, Latinamerika och subsahariska Afrika.

Vad var det som initialt drog dig till datavetenskap och tillämpad matematik?

Under hela mitt liv har jag tyckt om matematik. När jag lärde mig om det tillämpade matematikprogrammet var det bara logiskt 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 berättelse att berätta. Data kan vara enormt påverkande, men bara om du får det till rätt person.

Vilka är några av de unika utmaningarna med att implementera data science- och maskinlärningslösningar i Afrika?

En utmaning är att datamängder kan vara glesa. Till exempel, om du arbetar med naturligt språkbehandlingsproblem på lokala afrikanska språk, har vissa språk bara tusentals modersmålstalare; vissa är inte ens skrivna. Du har inte den mängd data som du har för engelska, till exempel. Men utmaningens natur är exakt vad som gör lösningarna ännu viktigare och mer påverkande.

När fick du första gången idén till konceptet bakom crowdsourcing av data lösningar?

Jag lärde mig om Kaggle för många år sedan när jag var i San Francisco, när det bara var en start-up. Konceptet med att ha folkmassan bygga data lösningar för organisationer väckte min uppmärksamhet. Men jag såg en lucka i att datamängderna och problemen tydligt kom från stora, mestadels amerikanska företag och deltagarna likaså var mestadels från den “utvecklade” världen. Jag hade arbetat i många år med data i den internationella utvecklingssektorn. Jag såg en möjlighet för crowd-solving problem för och av andra regioner också.

I de första dagarna efter lanseringen kraschade plattformen på grund av att Zindi hade så många registreringar. Var du överraskad av hur snabbt detta antogs av samhället?

Jag var överraskad, men inte chockad. Vi hade tydligt inte förutsett den mängd trafik vi skulle få under de första dagarna, annars skulle det inte ha 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 göra allt möjligt. Så jag var inte chockad över att en online-plats som Zindi omedelbart fick gensvar.

DeepMind lanserade en tävling på plattformen för över ett år sedan, vad var den tävlingen?

DeepMind-tävlingen var att utveckla djupinlärningsmodeller för att identifiera havssköldpaddor med hjälp av de unika mönster på deras ansikten. De geometriska mönster på havssköldpaddors ansikten är som fingeravtryck. Men det finns inte en stor mängd närbilder och utomhusbilder 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 havssköldpaddsbevarande.

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 data science, mestadels i Afrika.

I genomsnitt hur många dataforskare arbetar med ett listat problem, och hur framgångsrika är företagen i att lösa utmaningarna som listas?

Vanligtvis mellan 500 och 1000, eller ibland fler, arbetar med ett visst problem på plattformen. Detta beror på problemets komplexitet och den mängd prispengar som erbjuds. Vi har delat ut totalt över 500 000 USD till vinnande dataforskare i Zindi-samhället.

Kan du diskutera hur Zindi sedan kopplar dataforskare till företag efter att tävlingen är över?

Det finns totalt 70 000 användare (data- och AI-praktiker) registrerade på Zindi från hela världen, och 52 av de 54 länderna i Afrika. Ungefär 50% av våra användare är på universitet; 85% har en universitetsexamen eller arbetar mot en, och 28% är kvinnor. Vårt mål är att göra AI och data science tillgängligt för alla.

Vad är din vision för Zindis framtid?

Min vision för framtiden är att Zindi ska erkännas som den viktigaste pipeline för miljontals ouppdagade och diversifierade data- och AI-talanger från hela världen. Varje blivande data- och AI-praktiker kommer att veta att de måste komma till Zindi. Zindi-plattformen är en plats där oavsett bakgrund, de vet att de kan bygga sina färdigheter, ansluta till mentorer och kamrater för att hjälpa dem på deras resa, skapa en profil som visar deras förmågor och erbjuder dem karriärmöjligheter.

Tack för den underbara intervjun, läsare som vill lära sig mer kan besöka Zindi.